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)

AdalineSGD 분류기에서 사용하는 _shuffle 메서드는 다음과 같이 작동합니다. np.random 모듈의 permutation 함수로 0에서 100까지 중복되지 않은 랜덤한 숫자 시퀀스(sequence)를 생성합니다. 이 숫자 시퀀스를 특성 행렬과 클래스 레이블 벡터를 섞는 인덱스로 사용합니다.

그다음 fit 메서드로 AdalineSGD 분류기를 훈련하고, plot_decision_regions로는 훈련 결과를 그래프로 그립니다.