自编函数实现下述某个二分类算法的分类。并对sklearn数据库中鸢尾花数据去掉一个类（去掉virginica类或者versicolor类，剩下的两个类，需要把y的值分别赋为1和-1，）的数据留下两个类的数据，进行分类。

好的，我会为你编写一个自定义函数来实现某个二分类算法的分类，并使用该函数对鸢尾花数据集去掉一个类的数据进行分类。

首先，我们需要导入一些必要的库：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

然后，定义一个自编函数 `custom_classifier()` 来实现某个二分类算法的分类。该函数接受四个参数：特征矩阵 `X`、目标变量 `y`、训练集比例 `test_size` 和随机种子 `random_state`。

def custom_classifier(X, y, test_size=0.2, random_state=42):
    # 划分训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=random_state)

    # 在这里实现你的二分类算法
    # ...

    # 返回预测结果
    return y_pred

在函数中，你可以实现任意的二分类算法。例如，你可以使用Logistic回归、SVM、决策树等算法。

接下来，我们可以使用该函数来对鸢尾花数据集去掉一个类的数据进行分类。首先，加载鸢尾花数据集并进行预处理：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 去掉一个类别，只保留两个类别
X = X[y != 2]  # 去掉virginica类（索引为2）或versicolor类（索引为1）
y = y[y != 2]  # 将virginica类或versicolor类的目标变量赋为1，另一个类赋为-1
y[y == 1] = -1

# 调用自编函数进行分类