更新 function.py

function.py

@@ -54,7 +54,7 @@ def predict_logreg(inX, weights):
 
 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**。
+    从文件中加载数据并填充缺失值。确保每列的缺失值被正确填充为该列的均值。
 
     Args:
     - filepath (str): 数据文件路径。
@@ -63,9 +63,18 @@ def load_data(filepath):
     - np.array: 特征数据。
     - np.array: 标签数据。
     """
-    data = np.genfromtxt(filepath, delimiter=",", dtype=float)
-    X = np.nan_to_num(data[:, :-1], nan=np.nanmean(data[:, :-1]))  # 用均值填充缺失值
+    # 加载数据，处理缺失值（使用 nan 表示缺失数据）
+    data = np.genfromtxt(filepath, delimiter=",", dtype=float, missing_values="?", filling_values=np.nan)
+    
+    # 特征和标签分离
+    X = data[:, :-1]
     y = data[:, -1]
+
+    # 对每列特征数据进行缺失值填充
+    col_means = np.nanmean(X, axis=0)
+    inds = np.where(np.isnan(X))
+    X[inds] = np.take(col_means, inds[1])
+    
     return X, y