for i in range(self.n_iter):
            net_input = self.net_input(X)
            output = self.activation(net_input)
            errors = (y - output)
            self.w_ += self.eta * 2.0 * X.T.dot(errors) / X.shape[0]
            self.b_ += self.eta * 2.0 * errors.mean()
            loss = (errors**2).mean()
            self.losses_.append(loss)
        return self

    def net_input(self, X):
        """최종 입력 계산"""
        return np.dot(X, self.w_) + self.b_

    def activation(self, X):
        """선형 활성화 계산"""
        return X

    def predict(self, X):
        """단위 계단 함수를 사용하여 클래스 레이블을 반환합니다"""
        return np.where(self.activation(self.net_input(X))
                        >= 0.5, 1, 0)