设计一个简单的机器学习模型，用于对输入的数字序列进行分类，例如正数、负数等。
提供一个包含数字序列的数据集，该序列由不同的正数、负数和零组成。
可以选择适用于分类问题的一些简单模型，例如逻辑回归、决策树或支持向量机。 

定义一个阈值来决定数字序列的类别（例如，如果数字序列的总和大于零，则将其分类为正数类别）。

使用数据集中的数字序列作为输入特征，并使用其分类作为输出目标。通过训练模型来确定最佳的参数和阈值。

最后，使用测试数据集来验证和评估模型的性能，并根据需要进行调整。