采用感知机模型，给出二分类预测问题的具体python代码

下面是一个使用感知机模型进行二分类预测的 Python 代码示例：

import numpy as np

class Perceptron:
    def __init__(self, learning_rate=0.1, epochs=50):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.epochs = epochs

    def fit(self, X, y):
        # 添加偏置项，即增加一列全是 1 的特征
        X = np.insert(X, 0, 1, axis=1)
        self.weights = np.zeros(X.shape[1])

        # 迭代训练
        for _ in range(self.epochs):
            for i in range(X.shape[0]):
                y_pred = np.dot(X[i], self.weights)
                if y[i] * y_pred <= 0:
                    self.weights += self.learning_rate * y[i] * X[i]

    def predict(self, X):
        X = np.insert(X, 0, 1, axis=1)
        y_pred = np.sign(np.dot(X, self.weights))
        return y_pred.astype(int)

以上代码使用的是感知机算法来进行二分类预测。其中，`fit()` 方法用于训练模型，传入数据集 `X` 和标签 `y`，添加偏置项并初始化权重，进行多轮迭代学习，更新权重；`predict()` 方法用于预测新样本的类别，传入测试集 `X`，同样添加偏置项并利用训练好的权重进行类别预测，返回预测结果。