给我一个误差修正模型的代码

好的，以下是一个简单的误差修正模型的Python代码，用于解决二分类问题：

import numpy as np

class Perceptron:
    def __init__(self, learning_rate=0.1, epochs=100):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.epochs = epochs

    def train(self, X, y):
        # 初始化权重和偏置
        self.weights = np.zeros(X.shape[1])
        self.bias = 0

        # 训练模型
        for epoch in range(self.epochs):
            for i in range(X.shape[0]):
                # 计算预测值
                y_pred = self.predict(X[i])

                # 更新权重和偏置
                self.weights += self.learning_rate * (y[i] - y_pred) * X[i]
                self.bias += self.learning_rate * (y[i] - y_pred)

    def predict(self, X):
        # 计算预测值
        y_pred = np.dot(X, self.weights) + self.bias

        # 阈值函数，将预测值转化为二分类输出
        if y_pred > 0:
            return 1
        else:
            return 0

使用方法如下：

# 创建模型对象
model = Perceptron(learning_rate=0.1, epochs=100)

# 训练模型
X_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([0, 0, 0, 1])
model.train(X_train, y_train)

# 预测新样本
X_test = np.array([[1, 1], [0, 1]])
y_pred = np.array([model.predict(x) for x in X_test])
print(y_pred)  # 输出 [1, 0]

这里使用的是最基本的感知机模型，实际上，误差修正模型可以有很多变种，如多层感知机、反向传播神经网络等，其代码实现也会更加复杂。