import numpy as np

"""
实验说明:
- 自行编写实现数据加载与预测病马死亡的对率回归算法。 

注意事项:
- 在 function.py 中实现对率回归算法。
- 可以自行导入其他库，需要在 requirements.txt 添加依赖，若未在 requirements.txt 中添加使用到的依赖，则无法自动评测，成绩为零。
- 自动评测脚本仅会加载 train_logreg、predict_logreg 和 load_data 函数，请勿修改函数名。

测评环境:
- CPU: Intel Xeon(R) CPU E3-1231 v3 @ 3.40GHz
- OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
- Python: 3.10.12
- numpy: 2.1.1
"""

"""
请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
"""
id = "202210423118"
name = "刘国庆"

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**。

    Args:
    - filepath (str): 数据文件路径。

    Returns:
    - np.array: 特征数据。
    - np.array: 标签数据。
    """
    data = np.genfromtxt(filepath, delimiter=',', missing_values='?', filling_values=np.nan)
    data = data[~np.isnan(data).any(axis=1)]  # Remove rows with NaN values
    X = data[:, :-1]  # All columns except the last one
    y = data[:, -1]   # Last column
    return X, y

def sigmoid(z):
    """计算 sigmoid 函数"""
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

def train_logreg(X, y, learning_rate=0.01, iterations=1000):
    """
    对率回归训练函数。

    Args:
    - X (numpy array): 特征数据。
    - y (numpy array): 标签数据。
    - learning_rate (float): 学习率。
    - iterations (int): 迭代次数。

    Returns:
    - numpy array: 训练得到的权重。
    """
    m, n = X.shape
    weights = np.zeros(n)  # Initialize weights
    for _ in range(iterations):
        z = np.dot(X, weights)  # Linear combination
        predictions = sigmoid(z)  # Apply sigmoid
        # Update weights using gradient ascent
        weights += (learning_rate / m) * np.dot(X.T, (y - predictions))
    return weights

def predict_logreg(inX, weights):
    """
    对率回归预测函数。

    Args:
    - inX (numpy array): 输入待分类的样本。
    - weights (numpy array): 训练得到的权重。

    Returns:
    - int: 预测的分类标签。
    """
    z = np.dot(inX, weights)
    prediction_prob = sigmoid(z)
    return 1 if prediction_prob >= 0.5 else 0

if __name__ == "__main__":
    # 以下代码可用于测试，可自行随意修改
    # 加载训练集
    X_train, y_train = load_data("./data/horse-colic.data")

    # 加载测试集
    X_test, y_test = load_data("./data/horse-colic.test")

    # 训练对率回归模型
    weights = train_logreg(X_train, y_train, learning_rate=0.01, iterations=1000)

    # 测试单个数据
    y_pred = predict_logreg(X_test[11], weights)
    print(f"预测结果: {y_pred}, 实际结果: {y_test[11]}")