《Python实战》第五章：代码错误修复与特征选择

在《Python数据分析与挖掘实战》这本书的第五章中，作者张良均针对案例代码进行了详细的总结和修改分析。本章主要涉及的是运用Python中的pandas库和sklearn库进行数据预处理、特征选择以及逻辑回归模型的构建。章节的核心内容围绕银行贷款数据集（bankloan.xls）展开，其目标是通过随机逻辑回归（Randomized Logistic Regression）进行特征选择，并使用逻辑回归模型进行分类预测。 首先，作者尝试导入所需的库并加载数据。在最初的代码片段中，错误地使用了`.as_matrix()`方法，这是因为`DataFrame`对象不支持这个属性，应该使用`.values`代替。然而，初次替换后出现了新的错误类型`TypeError`，因为`.values`是一个属性而不是函数，不能直接调用。正确的做法是将`.values`前的`.`去掉，直接引用其值。 在数据预处理部分，代码尝试将前8个特征作为输入（`x`）和第9个特征作为目标变量（`y`）分开。然后，创建了一个随机逻辑回归模型`rlr`并训练它。通过`get_support()`方法，作者试图找出对模型有用的特征，并将这些特征用于后续的逻辑回归模型`lr`训练。模型训练完成后，计算并输出了逻辑回归的平均正确率，这里是81.4%。 然而，在执行过程中，由于`DataFrame`对象的性质，代码遇到了错误。`as_matrix()`方法已被弃用，因为它可能导致内存消耗增加，且在pandas 0.24.0版本之后被移除。正确的做法是使用`.values`属性，这会返回一个NumPy数组，可以方便地进行数值操作。 总结来说，这一章的重点在于理解如何在实际项目中应用Python的pandas和sklearn库，特别是在特征选择和模型训练的过程中。遇到错误时，关键是要熟悉库的API和常见问题，如类型错误和属性不存在等问题的解决方式。通过阅读和实践这段代码，读者可以提升自己的Python数据分析技能，并学会如何调试和优化代码。同时，作者鼓励读者在遇到问题时提出反馈，以便不断改进和分享学习经验。