训练线性回归

Question

我正在尝试在python中运行渐变下降算法。当我将数据拆分成列时，我得到了算法。 X是特征（独立），y是目标。我想修改我的代码，以便它接受训练数据（X_train，y_train，X_test，y_test）。我不知道如何做到这一点。

def grad（theta，alpha，X，y）：

theta1 = np.matrix(np.zeros(theta.shape))
hypothesis = (X * theta.T)
error = hypothesis - y
for j in range(theta.shape[1]):
    temp = np.multiply(error, X[:,j])
    theta1[0,j] = theta[0,j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(temp))

return theta1

gradientDecentMatP（theta，alpha，X，y）