更新 function.py

function.py

@@ -1,41 +1,37 @@
-# function.py
+import numpy as np
-	import numpy as np
+from sklearn.svm import SVC
+from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
+from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score
+from sklearn.preprocessing import StandardScaler
 
-	"""
+"""
-	挑战说明:
+挑战说明:
-	- 自行编写实现数据加载与预测病马死亡的支持向量机算法。
+- 自行编写实现数据加载与预测病马死亡的支持向量机算法。
 
-	注意事项:
+注意事项:
-	- 在 function.py 中实现支持向量机算法。
+- 在 function.py 中实现支持向量机算法。
-	- 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。
+- 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。
-	- 自动评测脚本仅会加载 train_svm、predict_svm 和 load_data 函数，请勿修改函数名。
+- 自动评测脚本仅会加载 train_svm、predict_svm 和 load_data 函数，请勿修改函数名。
 
-	测评环境:
+测评环境:
-	- CPU: Intel Xeon(R) CPU E3-1231 v3 @ 3.40GHz
+- CPU: Intel Xeon(R) CPU E3-1231 v3 @ 3.40GHz
-	- OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
+- OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
-	- Python: 3.10.12
+- Python: 3.10.12
-	- numpy: 2.1.1
+- numpy: 2.1.1
-	"""
+"""
 
+"""
+请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
+姓名请直接**填写中文**
+例如: name = "张三"
+"""
+id = "202210423206"
+name = "詹宇豪"
 
-	"""
+# 这里写自己的代码实现
-	请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
-	姓名请直接**填写中文**
-	例如: name = "张三"
-	"""
-	id = "202210423206"
-	name = "詹宇豪"
 
-	
+# 数据加载函数
-	# 这里写自己的代码实现
+def load_data(filepath):
-	import numpy as np
-	from sklearn.svm import SVC
-	from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
-	from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score
-	from sklearn.preprocessing import StandardScaler
-	
-	# 数据加载函数
-	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**。
 
@@ -84,7 +80,7 @@
     return data, labels
 
 
-	def train_svm(X, y, other_params=None):
+def train_svm(X, y, other_params=None):
     """
     支持向量机训练函数。
 
@@ -103,7 +99,7 @@
     return model
 
 
-	def predict_svm(inX, model):
+def predict_svm(inX, model):
     """
     支持向量机预测函数。
 
@@ -117,7 +113,7 @@
     return model.predict(inX.reshape(1, -1))[0]
 
 
-	if __name__ == "__main__":
+if __name__ == "__main__":
     # 加载数据
     X_train, y_train = load_data("./data/horse-colic.data")
     X_test, y_test = load_data("./data/horse-colic.test")