第六章代码问题.docx

《Python数据分析与挖掘实战》第六章案例代码总结与修改分析 记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系 我将及时改正；借鉴文章标明出处，谢谢 在本章《Python数据分析与挖掘实战》中，我们聚焦于几个关键知识点，包括拉格朗日插值法、构建神经网络（LM模型）的混淆矩阵和ROC曲线，以及CART决策树模型的评估。让我们逐一深入探讨这些内容。 拉格朗日插值法是一种在离散数据点上构造连续函数的方法。在6-1的例子中，出现了一个代码报错，原因为尝试从列表中取值的方式不正确。修复这个问题，需要使用`pandas`库的`reindex`方法来确保索引的正确性。`y = s.reindex(list(range(n - k, n)) + list(range(n + 1, n + 1 + k)))` 这行代码将按照指定的范围重新排列序列，避免了原始代码可能导致的错误。 接下来，6-2部分涉及利用训练样本构建LM（逻辑回归）神经网络，并绘制ROC曲线以评估模型性能。在构建混淆矩阵和ROC曲线时，发现`plt`未被引用，这是一个常见的编程错误。解决此问题，只需在代码的开头引入`matplotlib.pyplot`库，即`import matplotlib.pyplot as plt`，这样就可以使用`plt`进行图形绘制。 在6-3部分，我们关注CART（分类与回归树）决策树的混淆矩阵和ROC曲线。在这个案例中，有两个主要的错误。第一个错误是在模型编译阶段，`class_mode='binary'`是不必要的参数，因为在`binary_crossentropy`损失函数中，已经假设了二元分类问题。正确的模型编译语句应简化为`net.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')`。第二个错误同样是因为缺少`plt`引用，解决方案与之前相同。此外，还有一个`ImportError`提示缺少`h5py`包，这是Keras保存和加载权重所需的库。要解决这个问题，需要在对应的Python环境中安装`h5py`，可以使用以下命令： ``` pip3.5.4 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple h5py ``` 这里的命令指向了清华大学的镜像源，以加速下载过程。 通过上述分析，我们可以看到在实际数据分析和挖掘过程中，代码调试和问题解决是必不可少的步骤。了解并掌握这些基础工具和方法，如正确的数据操作、模型构建和评估，是提升数据分析能力的关键。同时，保持对新库和更新的了解，以及及时修正错误，是成为Python数据分析大牛的重要途径。在学习过程中，遇到问题时，与他人交流、分享经验和修正错误是持续进步的有效方式。