Machine learning DecisionTreeClassifier:输入包含NaN、无穷大或对数据类型（'；float32'；）太大的值_Machine Learning_Scikit Learn_Decision Tree

Machine learning DecisionTreeClassifier:输入包含NaN、无穷大或对数据类型（'；float32'；）太大的值

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Machine learning DecisionTreeClassifier:输入包含NaN、无穷大或对数据类型（'；float32'；）太大的值,machine-learning,scikit-learn,decision-tree,Machine Learning,Scikit Learn,Decision Tree,运行此代码后，出现错误： ValueError：输入包含NaN、无穷大或太大的值数据类型（'float32'）那么我如何修复它呢？决策树不接受NaN/无穷大值尝试执行以下操作（假设train\u数据是熊猫数据帧）：这将用0替换所有NaN值如果您不想这样做，唯一要做的就是删除带有NaN数据的条目： train_data.fillna(0, inplace = True) 如果这不是数据帧，请尝试在fillna方法之前添加此行： train_data.dropna(inplace = T

运行此代码后，出现错误：

ValueError：输入包含NaN、无穷大或太大的值数据类型（'float32'）

那么我如何修复它呢？

决策树不接受NaN/无穷大值

尝试执行以下操作（假设

train\u数据是熊猫数据帧）

：

这将用0替换所有NaN值

如果您不想这样做，唯一要做的就是删除带有NaN数据的条目：

train_data.fillna(0, inplace = True)

如果这不是数据帧，请尝试在

fillna

方法之前添加此行：

train_data.dropna(inplace = True)

但是在dataframe中我没有NAN值，可能它对于dtype float32太大了？C:\Users\Bulisa\Anaconda3\lib\site packages\sklearn\linear\u model\logistic.py:433:FutureWarning:默认解算器将在0.22中更改为“lbfgs”。指定一个解算器以消除此警告。未来警告）这意味着什么？

train_data.dropna(inplace = True)

train_data = pd.DataFrame(train_data)