python不使用库构建逻辑回归模型代码进行预测

回答：可以使用numpy库和数学公式手动构建逻辑回归模型代码进行预测。首先需要定义sigmoid函数，然后使用梯度下降算法对模型进行优化，最后使用模型进行预测。实现代码如下：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 训练模型
def train(X, y, learning_rate=0.01, n_iterations=1000):
    m, n = X.shape
    # 添加偏置项
    X_b = np.c_[np.ones((m,1)), X]
    # 初始化theta
    theta = np.random.randn(n+1, 1)
    # 更新theta
    for iteration in range(n_iterations):
        gradients = 1/m * X_b.T.dot(sigmoid(X_b.dot(theta)) - y)
        theta = theta - learning_rate * gradients
    return theta

# 预测
def predict(X, theta):
    m, n = X.shape
    # 添加偏置项
    X_b = np.c_[np.ones((m,1)), X]
    # 预测概率
    y_proba = sigmoid(X_b.dot(theta))
    # 使用0.5作为阈值，对概率进行分类
    y_predict = (y_proba >= 0.5)
    return y_predict

使用方法：

# 构造训练集和测试集
X_train = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8]])
y_train = np.array([[0], [0], [1], [1]])
X_test = np.array([[5, 10]])

# 训练模型
theta = train(X_train, y_train)

# 预测
y_predict = predict(X_test, theta)
print(y_predict)

输出结果为：`[[ True]]`