更新 function.py

function.py

@@ -50,7 +50,7 @@ def load_data(filepath):
             fields = [0 if f == '?' else float(f) for f in fields]
             # 标签是倒数第6列
             label = int(fields[-6])
-	        # 特征为其他列（不包含倒数第6列标签）
+            # 特征为其他列（不包含倒数第6列标签）
             features = np.array(fields[: -6] + fields[-5:], dtype=float)
             # 标签映射：将 1->0, 2->1, 3->2
             if label == 1:
@@ -81,7 +81,7 @@ def train_svm(X, y, other_params=None):
     - other_params (str): 其它参数，可选设置。若需设置其它参数，必须设置其默认值，否则将无法通过自动评测，成绩为零。
 
     Returns:
-    - SVC: 训练好的SVM模型。
+    - SVC: 训练好的SVC模型。
     """
     model = SVC(kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale', random_state=42)
     model.fit(X, y)
@@ -147,6 +147,6 @@ if __name__ == "__main__":
     print(f"测试集准确率: {accuracy * 100:.2f}%")
 
     # 测试单个数据
-	test_sample = X_final_test[11]  # 选择第12个样本（从0开始计数）
+    test_sample = X_final_test[11]  # 选择第12个样本（从0开始计数）
     y_pred_single = predict_svm(test_sample, best_model)
     print(f"\n单个样本预测结果: {y_pred_single}, 实际结果: {y_final_test[11]}")