针对 "Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')." 错误的适当操作

Question

我为 LGBM 机器学习准备了一个 csv 文件，并使用了以下代码。

X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=333 )
lgbm_wrapper = LGBMClassifier(n_estimators=400)

evals = [(X_test, y_test)]
lgbm_wrapper.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=100,
eval_metric="logloss", eval_set=evals, verbose=True)
preds = lgbm_wrapper.predict(X_test)
pred_proba = lgbm_wrapper.predict_proba(X_test)[:, 1]

但是我遇到了这样的问题

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in
_assert_all_finite(X, allow_nan, msg_dtype)
104                     msg_err.format
105                     (type_err,
--> 106                      msg_dtype if msg_dtype is not None else
X.dtype)
107             )
108     # for object dtype data, we only check for NaNs (GH-13254)
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for
dtype('float64').

为了解决这个问题，我先检查了数据的数据类型

Date             object
A                float64
B                 int64
C                 int64
D                float64
E                float64
F                float64
G                float64
H                 object
dtype: object

X.dropna() 也经过预处理以消除与 NaN 相关的值。但是，仍然会出现与 float63 相关的错误。我需要一点帮助。

我的数据是这样的

Answer 1

当使用 dropna 时，您确实知道 X.dropna() 不正确，我希望删除 NA 您为其中的索引执行了 X = X.dropna() drop X drop 相应的索引在 target 中。

针对 "Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')." 错误的适当操作

Appropriate action against "Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')." error

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