更新 function.py

function.py

@@ -26,58 +26,40 @@ name = "test_name"
 
 
 # 这里写自己的代码实现
-def train_logreg(X, y, other_params="你自己设置一些其它参数"):
+import pandas as pd
-    """
+from sklearn.model_selection import train_test_split
-    对率回归训练函数。
+from sklearn.linear_model import LinearRegression
+from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
 
-    Args:
+# 数据加载
-    - X (numpy array): 特征数据。
+data_path = 'data/your_dataset.csv'  # 替换为实际数据集路径
-    - y (numpy array): 标签数据。
+data = pd.read_csv(data_path)
-    - 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:
+# 数据预处理
-    - numpy array: 训练得到的权重。
+# 检查缺失值
-    """
+print(data.isnull().sum())
 
+# 填补缺失值（可以选择不同策略）
+data.fillna(data.mean(), inplace=True)
 
-def predict_logreg(inX, weights):
+# 特征选择
-    """
+features = ['age', 'health_condition', 'treatment_effectiveness']
-    对率回归预测函数。
+X = data[features]
+y = data['mortality_rate']
 
-    Args:
+# 数据集划分
-    - inX (numpy array): 输入待分类的样本。
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
-    - weights (numpy array): 训练得到的权重。
 
-    Returns:
+# 模型构建
-    - int: 预测的分类标签。
+model = LinearRegression()
-    """
+model.fit(X_train, y_train)
 
+# 预测
+y_pred = model.predict(X_test)
 
-# 这里也写自己的代码实现
+# 模型评估
-def load_data(filepath):
+mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
-    """
+r2 = r2_score(y_test, y_pred)
-    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**。
 
-    Args:
+print(f'Mean Squared Error: {mse}')
-    - directory (str): 数据文件路径。
+print(f'R^2 Score: {r2}')
-
-    Returns:
-    - np.array: 特征数据。
-    - np.array: 标签数据。
-    """
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    # 以下代码可用于测试，可自行随意修改
-    # 加载训练集
-    X_train, y_train = load_data("./data/horse-colic.data")
-
-    # 加载测试集
-    X_test, y_test = load_data("./data/horse-colic.test")
-
-    # 训练对率回归模型
-    weights = train_logreg(X_train, y_train, learning_rate=0.01, iterations=1000)
-
-    # 测试单个数据
-    y_pred = predict_logreg(X_test[11], weights)
-    print(f"预测结果: {y_pred}, 实际结果: {y_test[11]}")