不能调库，读取CSV文件

如果你不能直接使用外部库来处理CSV文件，你可以手动编写代码来逐行读取。在许多编程语言中，这通常涉及到打开文件、读取每一行数据并将其解析成适合的数据结构（如列表或字典）。这里是一个简单的Python示例，假设你有一个名为"data.csv"的文件：

def read_csv(file_name):
    with open(file_name, 'r', newline='') as file:
        lines = file.readlines()
        data = []
        for line in lines:
            # 忽略头部（如果有的话）
            if line.startswith('#'):
                continue
            # 分割每一行，去掉换行符
            row = line.strip().split(',')
            data.append(row)
    return data

# 使用函数
data = read_csv('data.csv')

在这个例子中，我们手动遍历了文件内容，并用逗号作为分隔符把每行分割成一个列表。这种方法虽然基础，但如果没有外部库支持，它能满足基本的CSV读取需求。

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用zhengqi_train.txt文件实现二元逻辑回归手写实现和调库实现包含准确率

好的，我来为您提供使用`zhengqi_train.txt`文件实现二元逻辑回归手写实现和调库实现的代码，并包含准确率计算。

首先，我们需要导入需要的库和读取数据集。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 读取数据集
df = pd.read_csv('zhengqi_train.txt', sep='\t')
X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values

# 将标签进行二元分类处理
y = np.where(y < 0.5, 0, 1)

接着，我们可以开始进行手写实现二元逻辑回归。

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

# 定义损失函数
def cross_entropy_loss(y_pred, y_true):
    n_samples = len(y_true)
    loss = -1/n_samples * (np.dot(y_true, np.log(y_pred)) + np.dot((1-y_true), np.log(1-y_pred)))
    return loss

# 定义梯度下降算法
def gradient_descent(X, y_true, y_pred, learning_rate, w, b):
    n_samples, n_features = X.shape
    dw = 1/n_samples * np.dot(X.T, (y_pred - y_true))
    db = 1/n_samples * np.sum(y_pred - y_true)
    w = w - learning_rate * dw
    b = b - learning_rate * db
    return w, b

# 定义二元逻辑回归训练函数
def train(X, y_true, n_iters, learning_rate):
    n_samples, n_features = X.shape
    w = np.zeros(n_features)
    b = 0
    
    for i in range(n_iters):
        y_pred = sigmoid(np.dot(X, w) + b)
        loss = cross_entropy_loss(y_pred, y_true)
        
        if i % 100 == 0:
            print(f'Iter: {i}, Loss: {loss}')
            
        w, b = gradient_descent(X, y_true, y_pred, learning_rate, w, b)
        
    return w, b

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
w, b = train(X_train, y_train, n_iters=1000, learning_rate=0.1)

# 预测结果
y_pred = sigmoid(np.dot(X_test, w) + b)
y_pred_cls = [1 if i > 0.5 else 0 for i in y_pred]

# 计算准确率
accuracy = np.sum(y_pred_cls == y_test) / len(y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

接下来，我们可以使用调库实现二元逻辑回归。

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

这样，我们就可以使用`zhengqi_train.txt`文件来实现二元逻辑回归的手写实现和调库实现，并计算准确率。

随机森林算法非调库python程序

随机森林算法是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并进行投票来进行分类或回归。

首先，我们需要导入必要的库：numpy用于数据处理，pandas用于读取数据，sklearn中的tree模块用于构建决策树，random模块用于随机抽样。

然后，我们需要读取训练数据和测试数据。训练数据包括特征数据和标签数据，可以使用pandas的read_csv函数读取。测试数据只包括特征数据。我们可以使用numpy的loadtxt函数来读取测试数据。接下来，我们将数据集分为训练集和验证集。

接着，我们需要定义一个随机森林的类。该类包括以下几个方法：
- fit方法：用于训练随机森林，其中包括构建多个决策树的过程。首先，我们需要定义一个决策树的类，并在fit方法中实例化多个决策树。然后，我们使用随机抽样的方式生成不同的训练集，并使用每个训练集来训练每个决策树。最后，将生成的决策树保存在类的属性中。
- predict方法：用于预测数据的标签。首先，我们遍历每个决策树，并使用决策树的预测方法来预测数据的标签。然后，根据投票机制来确定最终的预测结果。
- evaluate方法：用于评估模型的性能。我们可以使用准确率或其他指标来评估模型的性能。

最后，我们可以实例化随机森林的类，并调用fit方法来训练模型。然后，使用predict方法来预测测试数据的标签，并使用evaluate方法来评估模型的性能。

这就是使用Python编写随机森林算法的基本步骤。当然，在实际应用中，我们还可以对随机森林进行参数调优，使用交叉验证等方法来提高模型的性能。