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function.py

@@ -38,9 +38,14 @@ def load_data(filepath):
     - np.array: 特征数据。
     - np.array: 标签数据。
     """
+    try:
         # 使用 numpy 的 genfromtxt 函数加载数据，自动处理缺失值
         data = np.genfromtxt(filepath, delimiter=',', dtype=float, filling_values=np.nan)
         
+        # 检查数据是否为一维数组
+        if data.ndim == 1:
+            raise ValueError("数据加载后为一维数组，预期为二维数组。请检查数据文件格式。")
+        
         # 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
@@ -49,6 +54,9 @@ def load_data(filepath):
         X = np.nan_to_num(X, nan=np.nanmean(X, axis=0))
 
         return X, y
+    except Exception as e:
+        print(f"Error loading data: {e}")
+        return None, None
 
 def train_logreg(X, y, learning_rate=0.01, iterations=1000):
     """