Python-scikit错误了解随机林值格式

当我执行命令时：

clf.fit(train_data, train_label)

我得到以下错误

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

问题在于大小为（18000,20）的数组

train_data

。我已尝试使用此命令：

clf.fit(np.float32(train_data), train_label)

或

在以下链接的train文件（python）中查找数据集train_数据和train_标签：

---

但是，我无法确保数组“train_data”中的所有值对

clf.fit

函数有效。有什么帮助吗？

刚刚找到了克服此错误的解决方案。您需要缩放数据：

代码：

---

这应该是因为在矩阵的某个条目中有一个错误的值（NaN或无穷大）。。。也就是说，您的矩阵是单数的，或者您从一开始就在

train\u data

上出错。如果您使用其他不存在的列_数据，则应该可以。您的

train\u数据的外观如何？您可以上传train\u数据和train\u标签吗？也许你在列车数据中有任何字符串或NaN？请，@sera在添加的链接中查找数据集。Thanks@Ruser抱歉，我如何打开此文件？@sera use:with open（'train'，'rb'）作为f:train\u数据，train\u label=pickle.load（f）谢谢@sera，它成功了。然而，由于我正在分割数据集进行交叉验证，一个特定的数据集不起作用。你能检查一下吗？再次感谢。（链接已选中）@Ruser是的，我会检查它！你用什么简历？漏掉一个？K折叠？在文件中找到整个@sera脚本，在“数据”中找到新的数据集@Ruser如何打开脚本？请检查（我没有添加.py扩展名）
train_data = np.array([s[0].astype('float32') for s in train_data])

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pickle
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import scale

with open('train', 'rb') as f: 
    train_data, train_label = pickle.load(f)

#some diagnostic to see if there are NaNs. No NaN were found !
print(np.isnan(train_data))
print(np.where(np.isnan(train_data)))
print(np.nan_to_num(train_data))
print(np.isnan(train_label))
print(np.where(np.isnan(train_label)))

#so need to scale
train_data = scale(train_data)

clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(train_data, train_label)