Python数据分析实战：第六章代码修正与解析

"《Python数据分析与挖掘实战》第六章案例代码总结与修改分析，包括拉格朗日插值法、构建LM神经网络的混淆矩阵和ROC曲线，以及CART决策树的混淆矩阵和ROC曲线的绘制，涉及代码错误修正和缺失库的安装。" 在学习Python数据分析与挖掘的过程中，第六章的案例代码中遇到了一些问题，本文档对这些问题进行了总结和修正。首先，我们来看拉格朗日插值法的实现。 6-1 拉格朗日插值法： 在处理数据时，代码原本尝试取值的语句出现错误，导致报错。原代码尝试通过`s[list(range(n-k,n))+list(range(n+1,n+1+k))]`取数，但这种写法可能不适用于所有情况，特别是当s不是一个可索引的对象（如Pandas Series）时。修复这个问题的方法是使用`s.reindex()`函数，这样可以确保取数操作正确执行。修改后的代码为：`y=s.reindex(list(range(n-k,n))+list(range(n+1,n+1+k)))`。 接着，我们转向两个与构建模型相关的案例：LM神经网络和CART决策树。 6-2 利用训练样本构建LM神经网络的混淆矩阵及绘制ROC曲线： 在这个案例中，出现了未引用`plt`的问题，这是由于缺少了对matplotlib.pyplot库的导入。为了解决这个问题，在代码开头添加`import matplotlib.pyplot as plt`，这样就可以使用`plt`进行图形绘制。 6-3 利用训练样本构建CART决策树的混淆矩阵及绘制ROC曲线： 此案例中存在三个错误。第一个错误同样是因为模型编译时参数设置不当，原本的`class_mode='binary'`在这里并不适用，应去掉。修复后的代码为：`net.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')`。第二个错误与前一个案例相同，也是缺少对`plt`的引用，同样需要在代码开头导入`matplotlib.pyplot as plt`。最后一个错误是ImportError，提示缺少h5py包，这用于保存模型权重。解决办法是在相应的Python环境中使用pip安装h5py，命令如下： ``` pip3.5.4 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple h5py ``` 执行这个命令会从指定的镜像源安装h5py。 以上是对《Python数据分析与挖掘实战》第六章案例代码中的错误和修正的总结，这些修改对于正确执行代码和理解相关算法至关重要。在实际编程过程中，遇到问题时，应及时查找错误原因并修正，同时确保所有必要的库已正确安装，这样才能顺利进行数据分析和模型构建。希望这些信息能对你的学习有所帮助，并欢迎提出更多建议和问题。