generated from LufsX/Challenge-kNN
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# 挑战一：kNN 算法
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## 挑战说明
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- 自行在 [`function.py`](./function.py) 中编写实现 KNN 分类算法。
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- 函数输入: 待分类的样本 `inX`, 训练数据集 `dataSet`, 训练集对应的标签 `labels`。
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- 函数返回: 预测的分类标签。
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成功上传的评测结果将在 [rank.intcplab.cn](https://rank.intcplab.cn/) 展示。
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## 注意事项
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挑战开始前必须在 [`function.py`](./function.py#L28-L29) 中填写自己的学号和姓名！
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- 可以自行导入其他库，需要在 [`requirements.txt`](./requirements.txt) 添加依赖，若未在 [`requirements.txt`](./requirements.txt) 中添加使用到的依赖，则无法自动评测，**不记录成绩**。
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- 需要在 [`function.py`](./function.py) 中实现完整的 kNN 分类算法。
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- 默认 **k=0**，需**自行设置**最佳的默认 k 值，不修改默认值将**无法通过**自动评测，**成绩为零**。
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- 自动评测脚本仅会加载 [`classify0`](./function.py#L43) 函数，请勿修改函数名。
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- 训练集在本目录下的 [`datingTrainSet2.tsv`](./datingTrainSet2.tsv) 中。
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- 评测数据集在本目录下的 [`datingTestSet2.tsv`](./datingTestSet2.tsv) 中。
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- 本地调试完成后，**需要更新提交代码**，否则无法自动评测，**没有挑战成绩**。
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- 评测的运行时间受机器性能影响，运行时间仅供参考。
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- 若有评测相关问题，请在[项目工单](https://git.intcplab.cn/LufsX/Evaluation-Backend/issues)处提出，或联系 QQ: `1968647927`。
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代码提交后会进行自动评测，评测所用的环境如下：
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- CPU: Intel Xeon(R) CPU E3-1231 v3 @ 3.40GHz
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- OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
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- Python: 3.10.12
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- numpy: 2.1.1
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## 挑战操作
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挑战赛与实验为两个**不同**的仓库，注意不要混淆！
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[注册平台帐号](https://git.intcplab.cn/user/sign_up)，若有平台帐号相关问题，联系 QQ: `1968647927`。
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进入对应仓库的页面，点击页面的「使用模版」按钮。
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填写仓库名称（建议和对应仓库一致，例如本仓库名 `Challenge-kNN`），勾选模版选项中的「Git 数据（默认分支）」后，点击「创建仓库」按钮。
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如果你不想让你的代码被其他人看见，可以勾选上「将仓库设为私有」。
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当然，创建完成后也可以更改，自行摸索～
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可以选择拉取到本地写代码，也可以直接在线编辑。
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下面以在线编辑为例。
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打开对应的文件，点击编辑按钮即可。
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编辑完成后，点击「提交变更」按钮提交修改。
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下面以拉取到本地写代码为例。
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点击后会叫你选个地方保存代码，选择目录后继续。
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然后编辑器就会打开，你可以开始写代码了。
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编辑完成后，点侧栏的分叉图标，选择你要提交的变更，再点提交按钮。
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接下来会弹出一个窗口，填写你平台帐号的用户名和密码后即可。
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提交完成后，会自动开始评测。
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这里就可以看到你评测的实时情况与最终得分。
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## 其它
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若有流程、优化等相关建议和问题，欢迎在[评测后端项目工单](https://git.intcplab.cn/LufsX/Evaluation-Backend/issues)中提出。
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同时欢迎参与[评测后端](https://git.intcplab.cn/LufsX/Evaluation-Backend)的开发与优化！
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