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function.py

@@ -38,10 +38,17 @@ def load_data(filepath):
     - np.array: 特征数据。
     - np.array: 标签数据。
     """
-    data = np.loadtxt(filepath, delimiter=',', skiprows=1)
+    # 使用 numpy 的 genfromtxt 函数加载数据，自动处理缺失值
-    X, y = data[:, :-1], data[:, -1]
+    data = np.genfromtxt(filepath, delimiter=',', dtype=float, filling_values=np.nan)
-    return X, y
+    
+    # 分离特征和标签
+    X = data[:, :-1]  # 所有行，除了最后一列
+    y = data[:, -1]   # 所有行，只有最后一列
 
+    # 填充缺失值，这里使用每列的均值来填充
+    X = np.nan_to_num(X, nan=np.nanmean(X, axis=0))
+
+    return X, y
 def train_logreg(X, y, learning_rate=0.01, iterations=1000):
     """
     对率回归训练函数。