更新 function.py

function.py

@@ -79,8 +79,22 @@ def load_data(filepath):
     - np.array: 标签数据。
     """
     data = np.loadtxt(filepath, delimiter=',')
+    # 将分类数据和缺失值处理后转换为浮点数
     X = data[:, :-1]
-    y = data[:, -1]
+    y = data[:, -1].astype(int)  # 假设标签是整数类型
+
+    if X.shape[1] > 1:
+        # 将第一列分类数据转换为独热编码
+        from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
+        encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
+        X[:, 0] = X[:, 0].astype(str)  # 确保是字符串类型
+        X_encoded = encoder.fit_transform(X[:, 0].reshape(-1, 1))
+        # 将独热编码结果替换原来的分类列
+        X = np.hstack((X_encoded, X[:, 1:]))
+    
+    # 将缺失值填充为0
+    X[np.isnan(X)] = 0
+
     return X, y
 
 if __name__ == "__main__":