feat: check test item number

public/challenge/knn/main.py

@@ -57,9 +57,16 @@ def evaluate_knn(
     - float: 分类准确率。
     """
     correct = 0
-    total = 100 # kNN 挑战赛测试样本数
+    total = 100  # kNN 挑战赛测试样本数
     temp_log_details = []
 
+    if len(test_data) > total:
+        log_details.append("测试集样本数不匹配，请检查 load_data 函数！")
+        print("测试集样本数不匹配，请检查 load_data 函数！")
+        log_details.append("成绩为零！")
+        print("成绩为零！")
+        return 0.0
+
     try:
         for i in range(len(test_data)):
             # 获取测试数据中的每个样本

public/experiment/knn/main.py

@@ -56,9 +56,16 @@ def evaluate_knn(
     - float: 分类准确率。
     """
     correct = 0
-    total = 946 # kNN 实验测试样本数
+    total = 946  # kNN 实验测试样本数
     temp_log_details = []
 
+    if len(test_data) > total:
+        log_details.append("测试集样本数不匹配，请检查 load_dataset 函数！")
+        print("测试集样本数不匹配，请检查 load_dataset 函数！")
+        log_details.append("成绩为零！")
+        print("成绩为零！")
+        return 0.0
+
     try:
         for i in range(len(test_data)):
             # 获取测试数据中的每个样本

public/experiment/logreg/main.py

@@ -66,6 +66,13 @@ def evaluate_logreg(
     total = 68  # LogReg 测试样本数
     temp_log_details = []
 
+    if len(test_data) > total:
+        log_details.append("测试集样本数不匹配，请检查 load_data 函数！")
+        print("测试集样本数不匹配，请检查 load_data 函数！")
+        log_details.append("成绩为零！")
+        print("成绩为零！")
+        return 0.0
+
     try:
         # 训练模型
         time_start = time.time()