n = len(x1)                           # 변수의 총 개수입니다.
a1_diff = (2/n) * sum(-x1 * (error))  # 오차 함수를 a1로 편미분한 값입니다. 
a2_diff = (2/n) * sum(-x2 * (error))  # 오차 함수를 a2로 편미분한 값입니다. 
b_diff = (2/n) * sum(-(error))        # 오차 함수를 b로 편미분한 값입니다. 

a1 = a1 - lr * a1_diff    # 학습률을 곱해 기존의 a1 값을 업데이트합니다.
a2 = a2 - lr * a2_diff    # 학습률을 곱해 기존의 a2 값을 업데이트합니다.
b = b - lr * b_diff       # 학습률을 곱해 기존의 b 값을 업데이트합니다.

print("실제 점수: ", y)
print("예측 점수: ", y_pred)