请用python写一个基于最小分类误差的梯度下降法

这里给出一个基于最小分类误差的梯度下降法的示例代码：

import numpy as np

class GradientDescent:
    def __init__(self, learning_rate=0.01, max_iters=1000, threshold=1e-6):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.max_iters = max_iters
        self.threshold = threshold
        self.coef_ = None
        self.intercept_ = None

    def fit(self, X, y):
        n_samples, n_features = X.shape
        self.coef_ = np.zeros(n_features)
        self.intercept_ = 0
        for i in range(self.max_iters):
            y_pred = self.predict(X)
            error = y - y_pred
            gradient_coef = -2/n_samples * np.dot(X.T, error)
            gradient_intercept = -2/n_samples * np.sum(error)
            self.coef_ -= self.learning_rate * gradient_coef
            self.intercept_ -= self.learning_rate * gradient_intercept
            if np.linalg.norm(gradient_coef) < self.threshold:
                break

    def predict(self, X):
        return np.dot(X, self.coef_) + self.intercept_

其中，最小分类误差即为平方误差，代码中通过对预测值和真实值之差进行平方和计算误差。梯度下降法的核心在于对模型参数（包括系数和截距）的梯度进行迭代更新，使得误差逐步减小，直到达到一定的阈值或迭代次数上限。在代码中，通过对系数和截距的梯度进行计算，并以一定的学习率进行更新，从而实现了梯度下降法的过程。