generated from LufsX/Experiment-LogReg
This commit is contained in:
+7
-3
@@ -26,7 +26,7 @@ name = "黎世浩"
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# 这里写自己的代码实现
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# 这里写自己的代码实现
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def train_logreg(X, y, random_state="114514"):
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def train_logreg(X, y, random_state=114514):
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"""
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对率回归训练函数。
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对率回归训练函数。
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@@ -38,6 +38,9 @@ def train_logreg(X, y, random_state="114514"):
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Returns:
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Returns:
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- numpy array: 训练得到的权重。
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- numpy array: 训练得到的权重。
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"""
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weights = LogisticRegression(solver="liblinear", random_state=random_state)
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weights.fit(X, y)
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return weights
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def predict_logreg(inX, weights):
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def predict_logreg(inX, weights):
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@@ -51,6 +54,7 @@ def predict_logreg(inX, weights):
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Returns:
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Returns:
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- int: 预测的分类标签。
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- int: 预测的分类标签。
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return int(weights.predict([inX])[0])
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# 这里也写自己的代码实现
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# 这里也写自己的代码实现
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@@ -59,13 +63,13 @@ def load_data(filepath):
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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**。
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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**。
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Args:
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Args:
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- filepath (str): 数据文件路径。
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- directory (str): 数据文件路径。
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Returns:
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Returns:
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- np.array: 特征数据。
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- np.array: 特征数据。
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- np.array: 标签数据。
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- np.array: 标签数据。
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# 使用 np.genfromtxt 加载数据并处理缺失值 '?' 为 0
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# 使用 np.genfromtxt 加载数据,处理缺失值 '?' 为 0
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data = np.genfromtxt(filepath, delimiter=" ", missing_values="?", filling_values=-1)
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data = np.genfromtxt(filepath, delimiter=" ", missing_values="?", filling_values=-1)
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# 分离特征标签
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# 分离特征标签
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