更新 function.py

function.py

@@ -18,7 +18,6 @@ def load_data(filepath):
     data = np.array(data)
     data = np.nan_to_num(data, nan=np.nanmean(data, axis=0))
 
-    # 这里需要根据具体数据格式调整
     X = data[:, :-1]  # 特征
     y = data[:, -1]   # 标签
     return X, y
@@ -33,12 +32,12 @@ def preprocess_data(X):
 def train_logreg(X, y):
     model = RandomForestClassifier(n_estimators=113, max_depth=10, random_state=42)
     model.fit(X, y)
-    return model
+    return model  # 返回训练好的模型
 
 def predict_logreg(model, X):
-    # X 应该是一个单独的样本，确保它的形状是 (1, n_features)
-    return model.predict(X.reshape(1, -1))[0]
+    return model.predict(X.reshape(1, -1))[0]  # 确保 model 是训练好的模型
 
 if __name__ == "__main__":
     X, y = load_data("./data/horse-colic.data")
+    
     # 这里可能需要确保调用和处理的逻辑符合你的数据处理需求