更新 function.py

function.py

@@ -78,10 +78,10 @@ def predict_logreg(inX, weights):
 # 这里也写自己的代码实现
 def load_data(filepath):
     """
-    从文件中加载数据，若不自行正确实现，则无法通过评测，**不记录成绩**。
+    从文件中加载数据。
 
     Args:
-    - directory (str): 数据文件路径。
+    - filepath (str): 数据文件路径。
 
     Returns:
     - np.array: 特征数据。
@@ -95,7 +95,8 @@ def load_data(filepath):
             data = data.split(' ')
             if '?' in data:
                 continue  # 跳过包含 '?' 的行
-            data_25 = data[24]
+            
+            # 提取标签并删除不需要的列
             y_list.append(data[22])
             del data[-1] 
             del data[26] 
@@ -103,13 +104,23 @@ def load_data(filepath):
             del data[24]  
             del data[22] 
             del data[2]   
+            
+            # 将data_25的元素添加回data
+            data_25 = data[24]  # 假设data_25是索引为24的列的数据
             for i in data_25:
                 data.append(i)
+            
+            # 将字符串转换为浮点数，除了'?'字符，它将被转换为0
             data = [0.0 if data_elem == '?' else float(data_elem) for data_elem in data]
             data_list.append(data)
+        
+        # 将标签转换为1如果它们是'2'或'3'，否则为0
         y_array = np.array([1 if label == '2' or label == '3' else 0 for label in y_list])
+        
+        # 添加偏置项
         X_array = np.array(data_list)
-        X_array = np.insert(X_array, 0, 1, axis=1)  
+        X_array = np.insert(X_array, 0, 1, axis=1)  # 添加偏置项
+        
         return X_array, y_array
 
 if __name__ == "__main__":