model = LogisticRegression（multi_class='ovr'， solver='sag'）换成手写算法的代码

在机器学习中，逻辑回归模型通常用于分类问题。`LogisticRegression` 是一个在多种编程语言中实现逻辑回归算法的类，比如 Python 中的 scikit-learn 库。当我们使用 `multi_class='ovr'` 参数时，表示我们使用的是“一对剩余”（One-vs-Rest）策略来处理多分类问题。`solver='sag'` 参数表示我们选择的是随机平均梯度下降（Stochastic Average Gradient）作为优化算法。

如果我们想要用手工编写的方式来实现这个模型，我们需要理解逻辑回归背后的数学原理，然后用代码来表达这个过程。逻辑回归通常使用交叉熵损失函数，并通过梯度下降来进行参数的优化。

以下是一个非常简化的逻辑回归模型的实现示例，使用 Python 语言：

import numpy as np

class LogisticRegressionManual:
    def __init__(self, learning_rate=0.01, num_iterations=1000):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.num_iterations = num_iterations
    
    def sigmoid(self, z):
        return 1 / (1 + np.exp(-z))
    
    def fit(self, X, y):
        # 初始化参数
        self.weights, self.bias = np.zeros(X.shape[1]), 0
        
        # 开始迭代
        for _ in range(self.num_iterations):
            model = np.dot(X, self.weights) + self.bias
            predictions = self.sigmoid(model)
            
            # 计算梯度
            dw = np.dot(X.T, (predictions - y)) / len(X)
            db = np.sum(predictions - y) / len(X)
            
            # 更新参数
            self.weights -= self.learning_rate * dw
            self.bias -= self.learning_rate * db
    
    def predict_proba(self, X):
        model = np.dot(X, self.weights) + self.bias
        return self.sigmoid(model)
    
    def predict(self, X):
        probabilities = self.predict_proba(X)
        return (probabilities >= 0.5).astype(int)

# 使用示例
# X_train 和 y_train 是你的训练数据和标签
# model = LogisticRegressionManual()
# model.fit(X_train, y_train)
# predictions = model.predict(X_test)

这段代码定义了一个简单的逻辑回归类，它包含了初始化参数、sigmoid 函数、fit 函数用于训练模型，以及 predict 函数用于预测。这里的实现非常基础，没有考虑正则化、多类分类的“一对剩余”策略等高级功能，也没有使用 scikit-learn 库中的高级功能，如批处理、更复杂的学习率衰减策略等。