更新 function.py

function.py

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-# function.py
 import numpy as np
-import pandas as pd
+from sklearn.model_selection import KFold
+from sklearn.impute import SimpleImputer
 
-"""
+# 请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
-请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
+id = "202210423106"
-"""
-id = "202210423107"
 name = "刘燚燊"
 
-
 def load_data(filepath):
     """
-    加载数据集并进行预处理。
+    从文件中加载数据，处理缺失值和标签。
-    参数:
+    
-        filepath: 数据文件路径
+    Args:
-    返回:
+    - filepath (str): 数据文件路径。
-        特征和目标变量的数组
+
+    Returns:
+    - np.array: 特征数据。
+    - np.array: 标签数据。
     """
-    # 读取数据
+    with open(filepath, 'r') as f:
-    data = pd.read_csv(filepath, header=None)
+        data = [line.strip().split() for line in f.readlines()]
 
-    # 替换缺失值
+    # 将数据中缺失值用0填充
-    data.replace('?', np.nan, inplace=True)
+    data = [[0 if value == '?' else float(value) for value in line] for line in data]
-    data.fillna(0, inplace=True)
+    data = np.array(data)
 
-    # 处理目标变量
+    # 分离特征和标签
-    target_col = data.shape[1] - 1  # 目标变量为最后一列
+    X = data[:, :-1]
-    data[target_col] = data[target_col].replace({2: 0, 3: 0})
+    y = data[:, -1]
 
-    # 去掉不需要的特征
+    # 使用均值填充缺失值
-    data.drop(columns=[2, 24, 25, 26, 27], inplace=True, errors='ignore')
+    imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
+    X = imputer.fit_transform(X)
 
-    # 转换数据为数值类型
+    # 过滤掉没有类别标签的数据
-    data = data.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
+    valid_indices = np.isfinite(y)
-
+    X = X[valid_indices]
-    # 分离特征与目标变量
+    y = y[valid_indices]
-    X = data.drop(columns=[target_col]).values  # 特征
-    y = data[target_col].values  # 目标变量
 
     return X, y
 
 
-def train_logreg(X, y, learning_rate=0.01, iterations=1000):
+def train_logreg(X, y, learning_rate=0.01, iterations=1000, reg_param=0.01):
-    """
+    # 初始化权重
-    训练逻辑回归模型。
+    weights = np.zeros(X.shape[1])
-    参数:
+    
-        X: 特征数据
-        y: 目标变量
-        learning_rate: 学习率
-        iterations: 训练迭代次数
-    返回:
-        权重向量
-    """
-    m, n = X.shape
-    weights = np.zeros(n)  # 初始化权重
     for i in range(iterations):
-        # 计算预测值
+        # 计算线性组合和sigmoid函数
         linear_model = np.dot(X, weights)
         y_predicted = 1 / (1 + np.exp(-linear_model))
 
-        # 更新权重
+        # 计算梯度
-        gradient = np.dot(X.T, (y_predicted - y)) / m
+        gradient = np.dot(X.T, (y_predicted - y)) / y.size
-        weights -= learning_rate * gradient
+        weights -= learning_rate * (gradient + reg_param * weights)  # L2 正则化
 
     return weights
 
 
 def predict_logreg(inX, weights):
     """
-    使用训练好的模型进行预测。
+    对率回归预测函数。
-    参数:
+
-        inX: 单个输入数据
+    Args:
-        weights: 权重向量
+    - inX (numpy array): 输入待分类的样本。
-    返回:
+    - weights (numpy array): 训练得到的权重。
-        预测结果
+
+    Returns:
+    - int: 预测的分类标签。
     """
     linear_model = np.dot(inX, weights)
     y_predicted = 1 / (1 + np.exp(-linear_model))
-    return 1 if y_predicted >= 0.5 else 0  # 返回二分类结果
+    return (y_predicted > 0.5).astype(int)
+
+
+def evaluate_model(X, y, learning_rate, iterations, reg_param, folds=5):
+    """
+    使用交叉验证评估模型性能。
+
+    Args:
+    - X (numpy array): 特征数据。
+    - y (numpy array): 标签数据。
+    - learning_rate (float): 学习率。
+    - iterations (int): 训练迭代次数。
+    - reg_param (float): 正则化参数。
+    - folds (int): 交叉验证折数。
+
+    Returns:
+    - float: 平均准确率。
+    """
+    kf = KFold(n_splits=folds)
+    accuracy_list = []
+    
+    for train_index, test_index in kf.split(X):
+        X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
+        y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
+        
+        weights = train_logreg(X_train, y_train, learning_rate, iterations, reg_param)
+        predictions = predict_logreg(X_test, weights)
+        
+        accuracy = np.mean(predictions == y_test)
+        accuracy_list.append(accuracy)
+    
+    return np.mean(accuracy_list)
 
 
 if __name__ == "__main__":
     # 加载训练集
     X_train, y_train = load_data("./data/horse-colic.data")
 
-    # 加载测试集
+    # 调优超参数
-    X_test, y_test = load_data("./data/horse-colic.test")
+    best_accuracy = 0
+    best_params = {}
+    learning_rates = [0.001, 0.01, 0.1]
+    reg_params = [0.01, 0.1, 1.0]
 
-    # 训练对率回归模型
+    for lr in learning_rates:
-    weights = train_logreg(X_train, y_train, learning_rate=0.01, iterations=1000)
+        for reg in reg_params:
+            accuracy = evaluate_model(X_train, y_train, lr, 1000, reg)
+            print(f"尝试参数: {{'learning_rate': {lr}, 'reg_param': {reg}}}, 准确率: {accuracy:.2f}")
+            if accuracy > best_accuracy:
+                best_accuracy = accuracy
+                best_params = {'learning_rate': lr, 'reg_param': reg}
 
-    # 测试单个数据 
+    print(f"最佳参数: {best_params}, 最高准确率: {best_accuracy:.2f}")
-    y_pred = predict_logreg(X_test[11], weights)
-    print(f"预测结果: {y_pred}, 实际结果: {y_test[11]}")