model = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='sag')换成手写代码

在使用Python的机器学习库scikit-learn时，如果你想要通过手写代码来实现一个逻辑回归分类器，并且设置多类处理为“一对一”(one-vs-rest，简称ovr)策略，以及选择随机平均梯度下降（Stochastic Average Gradient，简称sag）作为求解器，你可以按照以下步骤进行：

1. 首先导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

2. 创建一个逻辑回归模型，并指定`multi_class`参数为`'ovr'`以及`solver`参数为`'sag'`：

model = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='sag')

3. 接下来，你需要准备你的数据集，假设你已经有了特征矩阵`X`和目标向量`y`：

# X 是特征矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征
# y 是目标向量，包含每个样本的类别标签

4. 使用准备好的数据来训练模型：

model.fit(X, y)

5. 训练完成后，你可以使用模型进行预测或评估：

# 预测新的样本
predictions = model.predict(X_new)

# 评估模型的性能
accuracy = model.score(X_test, y_test)

其中`X_new`、`X_test`和`y_test`分别代表新的待预测样本集、测试集的特征矩阵和目标向量。