Python Can'；我不知道如何清除随机森林中的南部

获取ValueError:运行以下代码时，输入包含NaN

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rf = RandomForestRegressor(n_estimators = 1000, random_state = 42)
rf.fit(train_features, train_labels);

我运行了下面的程序，得到的结果表明没有NaN或无穷大的值，但在train_features数组下有一个不同的循环显示它们

np.any(np.isnan(train_features))

我已经在下面运行了，但它没有改变我收到的错误

train_features = np.nan_to_num(train_features)
train_labels = np.nan_to_num(train_labels)

请帮忙

编辑：添加完整的相关代码：

features = pd.read_csv(x)
labels = np.array(features['Actuals'])
features = features.drop('Actuals', axis = 1)
feature_list = list(features.columns)
features = np.array(features)

from sklearn.model_selection import train_test_split
train_features, test_features, train_labels, test_labels = train_test_split(features, labels, test_size = 0.25, random_state = 42)

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rf = RandomForestRegressor(n_estimators = 1000, random_state = 42)
rf.fit(train_features, train_labels);

---

从我在代码中看到的情况来看，您只检查了

nan

，而不是

inf

。也许有更好的方法使用

numpy

，但是

pandas

方法应该可以：

with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
    pd.DataFrame(train_features).isnull().sum() #Will show you which columns have nan or inf values
    pd.DataFrame(train_labels).isnull().sum()

---

使用此选项，您可以确定是否存在

nan

或

inf

值。然后你可以

fillna

从我在你的代码中看到的，你只检查

nan

，而不是

inf

。也许有更好的方法使用

numpy

，但是

pandas

方法应该可以：

with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
    pd.DataFrame(train_features).isnull().sum() #Will show you which columns have nan or inf values
    pd.DataFrame(train_labels).isnull().sum()

---

使用此选项，您可以确定是否存在

nan

或

inf

值。然后你可以

fillna

我用

np.all（np.isfinite（train\u features））

分别测试了

inf

。不幸的是，我不能使用pandas函数，因为它们都是为了随机林的目的而制作成数组的。但是你可以使用

pd.dataframe（）

将数组转换成数据帧，如答案中所述。您的代码中还缺少什么？也许是后路改造？你在把值转换成日志吗？对不起，我没看到。我输入了您提供的代码，但在运行培训时仍然存在nan错误。我已经用我完整的相关代码更新了帖子。如果你在相关代码的第二行添加

print（features.isnull（）.sum（）.sum（））

，你会得到零吗？如果你在我的回答中使用

with

语句，它仍然是零吗？我在变为数组之前运行了11，在得到

之后运行'numpy.ndarray'对象没有属性'isnull'

我使用

np.all（np.isfinite（train\u特性））

分别测试了

inf

我只是没有把它放进去，我的坏孩子。不幸的是，我不能使用pandas函数，因为它们都是为了随机林的目的而制作成数组的。但是你可以使用

pd.dataframe（）

将数组转换成数据帧，如答案中所述。您的代码中还缺少什么？也许是后路改造？你在把值转换成日志吗？对不起，我没看到。我输入了您提供的代码，但在运行培训时仍然存在nan错误。我已经用我完整的相关代码更新了帖子。如果你在相关代码的第二行添加

print（features.isnull（）.sum（）.sum（））

，你会得到零吗？如果您在我的回答中使用

with

语句执行此操作，它仍然为零吗？我在更改为数组之前运行了11，在get

'numpy.ndarray'对象没有属性'isnull'之后运行。