小批量梯度下降算法可以提高线性回归模型的性能，步骤如下：
1.准备数据，包括输入数据和目标数据，在代码中定义好。
2.定义模型参数，包括权重和偏置等参数，在代码中定义好。
3.使用随机梯度下降算法初始化参数。
4.按照批次将数据集分成小批量数据集，每次迭代时使用一个小批量的数据集。
5.计算损失函数的梯度。
6.更新模型参数。
7.重复上述步骤，直到达到预定的迭代次数或误差率。
下面是示例代码：
1.定义模型初始参数
theta = np.zeros((n,1))
2.初始化模型变量
num_iterations = 1000 learning_rate = 0.01 batch_size = 20
3.循环迭代
for i in range(num_iterations): idx = np.random.choice(m,batch_size,replace=False) X_batch = X[idx] y_batch = y[idx] predictions = np.dot(X_batch,theta) errors = predictions - y_batch gradient = 2/batch_size * np.dot(X_batch.T, errors) theta = theta - learning_rate * gradient
注意，这里的X和y是小批量数据集。