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function.py

@@ -30,14 +30,14 @@ def preprocess_data(X):
     return X_poly
 
 def train_logreg(X, y):
+    X_processed = preprocess_data(X)  # 预处理训练数据
     model = RandomForestClassifier(n_estimators=113, max_depth=10, random_state=42)
-    model.fit(X, y)
+    model.fit(X_processed, y)
     return model  # 返回训练好的模型
 
 def predict_logreg(model, X):
-    return model.predict(X.reshape(1, -1))[0]  # 确保 model 是训练好的模型
+    X_processed = preprocess_data(X.reshape(1, -1))  # 预处理测试数据
+    return model.predict(X_processed)[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