更新 function.py

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@@ -58,20 +58,15 @@ if __name__ == "__main__":
     # 加载训练集  
     X_train, y_train = load_data("./data/horse-colic.data")  
     
-    # 数据标准化  
-    scaler = StandardScaler()  
-    X_train = scaler.fit_transform(X_train)  
-    
     # 训练逻辑回归模型  
-    model, _ = train_logreg(X_train, y_train)  # 只需要模型和缩放器
+    model, scaler = train_logreg(X_train, y_train)  # 直接使用 train_logreg 处理标准化
 
     # 测试单个数据  
     X_test, y_test = load_data("./data/horse-colic.test")  
-    X_test = scaler.transform(X_test)  # 同样标准化测试集  
+    X_test = scaler.transform(X_test)  # 标准化测试集  
 
     # 进行预测
     y_pred = predict_logreg(model, scaler, X_test[11])  # 传递模型和缩放器
 
     print(f"预测结果: {y_pred}, 实际结果: {y_test[11]}")
 
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