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在分類任務中，我們可以自定義一個sgn函數來優化模型的性能。sgn函數可以將原始輸出映射到二元類別（1或-1）之間，從而提高模型的表現。
下面是一個示例代碼，展示了如何自定義一個sgn函數并應用于分類任務中：
import numpy as np
def sgn(x):
return np.where(x >= 0, 1, -1)
# 生成模擬數據
X = np.random.rand(100, 2)
y = np.random.choice([-1, 1], 100)
# 訓練模型
def train_model(X, y):
weights = np.random.rand(X.shape[1])
bias = np.random.rand()
for _ in range(100):
for i in range(len(X)):
y_pred = sgn(np.dot(X[i], weights) + bias)
if y_pred != y[i]:
weights += y[i] * X[i]
bias += y[i]
return weights, bias
weights, bias = train_model(X, y)
# 預測
def predict(X, weights, bias):
y_pred = sgn(np.dot(X, weights) + bias)
return y_pred
# 測試模型
X_test = np.random.rand(10, 2)
y_pred = predict(X_test, weights, bias)
print("預測結果：", y_pred)
在上面的代碼中，我們定義了一個sgn函數來將模型的輸出映射到二元類別之間。然后我們使用隨機生成的數據訓練了一個簡單的分類模型，并進行了預測。通過自定義sgn函數，我們可以更靈活地調整模型的輸出，從而提高模型的性能。
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