不调用外部库，在数据集上完成线性回归分类模型的编写与训练

在Python中，如果你想要不依赖外部库（比如Scikit-Learn等机器学习库），你可以手动编写一个简单的线性回归模型来进行分类任务。线性回归通常用于预测连续值，但它通过一些技巧可以转化为分类模型，例如Sigmoid函数将其转换到0到1之间，然后设定阈值将结果二分类。

以下是一个简化的步骤：

1. **创建基础结构**：
- 定义模型类，包含一个权重向量和一个偏置项作为参数。

class LinearRegressionForClassification:
    def __init__(self):
        self.weights = None
        self.bias = None

2. **计算预测值**：
- 设定一个sigmoid函数来实现线性回归的“分类”效果。

    def predict(self, x):
        z = np.dot(x, self.weights) + self.bias
        return 1 / (1 + np.exp(-z))

3. **初始化参数**：
- 可以随机初始化权重和偏置，也可以使用梯度下降等优化算法逐步调整。

    def init_params(self, data, labels):
        # 初始化权重和偏置，这里假设数据已经归一化
        n_features = data.shape[1]
        self.weights = np.random.randn(n_features)
        self.bias = 0

4. **训练模型**：
- 使用梯度下降或其他优化算法更新权重和偏置，这里仅做演示，未包括迭代和优化过程。

    def train(self, data, labels, learning_rate=0.01, epochs=1000):
        for epoch in range(epochs):
            # 简单的批量梯度下降
            predictions = self.predict(data)
            d_weights = (data.T @ (predictions - labels)) * (predictions * (1 - predictions))
            d_bias = sum(predictions - labels)
            self.weights -= learning_rate * d_weights
            self.bias -= learning_rate * d_bias

5. **评估模型**：
- 需要自行编写交叉验证、准确率等评估指标。

注意：这个示例非常简化，并不适合大规模的实际应用。在实际项目中，你会需要处理更多细节，如正则化、损失函数、批量大小等，并且可能需要使用更成熟的优化库如NumPy、TensorFlow或PyTorch。