更新 function.py

function.py

@@ -58,7 +58,7 @@ def predict_logreg(inX, weights):
 
 def load_data(filepath):
     """
-    从文件中加载数据，处理缺失数据。
+    从文件中加载数据，处理缺失数据和确保样本数匹配。
 
     Args:
     - filepath (str): 数据文件路径。
@@ -76,22 +76,25 @@ def load_data(filepath):
             if not line:
                 continue
 
-            # 检查并替换缺失值 '?' 为 np.nan
-            line = [float(x) if x != '?' else np.nan for x in line[:-1]]
-            
-            # 如果数据中包含 np.nan，则跳过该行
-            if np.any(np.isnan(line)):
+            # 过滤掉包含 '?' 的行
+            if '?' in line:
                 continue
 
-            # 获取标签并添加到标签列表
+            # 确保每行都有正确数量的特征和标签
+            if len(line) != 9:  # 假设每行有8个特征和1个标签
+                continue
+
+            # 将特征转换为浮点数
+            features = list(map(float, line[:-1]))
             label = int(line[-1])
-            
-            # 组合特征和标签
-            data.append(line)
+
+            # 添加到数据集
+            data.append(features)
             labels.append(label)
     
     return np.array(data), np.array(labels)
 
+
 if __name__ == "__main__":
     # 加载训练集
     X_train, y_train = load_data("./data/horse-colic.data")