最初からnumpyを使用して線形回帰モデルをトレーニングしました。低い学習率（0.01）でトレーニングしている場合、正常に機能します。しかし、高い学習率（0.1）でトレーニングすると、次の警告が表示されます。
C：\ Users \ com \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ ipykernel_launcher.py：3：RuntimeWarning：スクエアでオーバーフローが発生しましたこれはipykernelパッケージとは別なので、C：\ Users \ com \ Anaconda3 \までインポートを行わないようにできます。 lib \ site-packages \ numpy \ core_methods.py：36：RuntimeWarning：reduce return umr_sum（a、axis、dtype、out、keepdims、initial）でオーバーフローが発生しましたC：\ Users \ com \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ numpy \ core \ fromnumeric.py：83：RuntimeWarning：reduce return ufunc.reduce（obj、axis、dtype、out、** passkwargs）C：\ Users \ com \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ ipykernel_launcherでオーバーフローが発生しました。 py：14：RuntimeWarning：double_scalarsで無効な値が見つかりました
学習率0.01でトレーニングすると、学習率0.1およびmatrix（[[-3.03557055]、[1.10661619]]）でトレーニングした後、シータをNaNとして取得しました。
そして、この種の警告を回避するために最適な学習率を選択する方法は？