更新 function.py

function.py

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-# function.py
-import numpy as np
-
-"""
-挑战说明:
-- 自行编写实现 KNN 分类算法。
-- 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。
-- 函数返回: 预测的分类标签。
-
-注意事项:
-- 可以自行导入其他库，需要在 requirements.txt 添加依赖，若未在 requirements.txt 中添加使用到的依赖，则无法自动评测，成绩为零。
-- 在 function.py 中实现 KNN 分类算法。
-- 自动评测脚本仅会加载 classify0 函数，请勿修改函数名。
-- 训练集在本目录下的 datingTrainSet2.tsv 中。
-- 评测数据集在本目录下的 datingTestSet2.tsv 中。
-
-挑战环境:
-- CPU: Intel Xeon(R) CPU E3-1231 v3 @ 3.40GHz
-- OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
-- Python: 3.10.12
-- numpy: 2.1.1
-"""
-
-
-"""
-请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
-"""
-id = "202210423122"
-name = "焦国波"
-
-
-"""
-参数说明:
-- inX (numpy array): 输入待分类的样本。
-- dataSet (numpy array): 训练数据集。
-- labels (list or numpy array): 训练集对应的标签。
-- k (int): kNN 算法参数，请**自行设置默认值**，评测时仅会使用其默认值，不修改默认值将**无法通过**评测，**成绩为零**。
-返回值:
-- int: 预测的分类标签。
-"""
-
-
-# 这里写自己的代码实现
 import numpy as np
 import os
 from sklearn.preprocessing import StandardScaler  # 导入标准化库
 
 # 学号和姓名
-id = "202210423130"
-name = "董秋"
+id = "202210423122"
+name = "焦国波"
 
 def sigmoid(z):
     """计算sigmoid函数"""
@@ -174,5 +131,4 @@ if __name__ == "__main__":
 
     # 测试单个数据
     y_pred = predict_logreg(X_test[11], weights)
-    print(f"预测结果: {y_pred}, 实际结果: {y_test[11]}")
-
+    print(f"预测结果: {y_pred}, 实际结果: {y_test[11]}")