机器学习实战之决策树算法pandas实现

本来早就写完了，但出了两个小错误，我又不会debug，只能一点点代码试哪里错了，真的烦死了，旁边还有蚊子叫，烦上加烦，好在最后找到错误原因了。

import numpy as npfrom pandas import DataFrame, Seriesdef cal_shannon(frame):    val_count = frame.iloc[:, -1].value_counts()    pct_val = val_count / val_count.sum()    log_pct = pct_val.map(np.log2)    shannon_ent = -(pct_val * log_pct).sum()    return shannon_entdef bfts(frame):    fea_num = frame.shape[1] - 1    ent_ser = Series([])    for i in range(fea_num):        ent_ser[i] = frame.groupby(frame.iloc[:, i]).apply(cal_shannon).sum()    best_features_tosplit = ent_ser.argsort()[0]    return best_features_tosplitdef create_tree(frame, labels):    if len(frame.iloc[:, -1].unique()) == 1:        return frame.iloc[0, -1]    if frame.shape[1] == 1:        return frame.iloc[:, -1].value_counts().index[0]    bestfeat = bfts(frame)    bestfeatlabel = labels[bestfeat]    mytree = {bestfeatlabel: {}}    del (labels[bestfeat])    unique_values = frame.iloc[:, bestfeat].unique()    for value in unique_values:        sublabels = labels        subframe = frame[frame.iloc[:, bestfeat] == value].drop(frame.columns[bestfeat], axis=1)        mytree[bestfeatlabel][value] = create_tree(subframe, sublabels)    return mytreeframe = DataFrame([[1, 1, 'yes'],                   [1, 1, 'yes'],                   [1, 0, 'no'],                   [0, 1, 'no'],                   [0, 1, 'no']])labels = ['no surfacing', 'flippers']print create_tree(frame, labels)

{'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}}}

第一处错误是
subframe = frame[frame.iloc[:, bestfeat] == value].drop(frame.columns[bestfeat], axis=1)
这地方的iloc顺手写了个ix，按说ix可以替代iloc的，结果还是报错，是因为列名是数字的原因吗？
然后就是drop的列名那，我开始图省事直接写的

drop(bestfeat, axis=1)`

当时本来正确的写法已经构思好了，写的时候稍微想反正数字列名，直接写应该也可以？
看看第一轮运行也没问题，就这样写了，一念之差又报个错，唉，真的蛋疼。

以后写代码一定要严谨。
以后写代码一定要严谨。
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