机器学习fit模型时报错

最新推荐文章于 2025-06-11 09:00:00 发布
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分类专栏： 机器学习 Python 文章标签： python 机器学习
本文介绍了一种常见的机器学习预处理错误——输入数据包含NaN或无穷大值，并提供了一个简单有效的解决方案：利用sklearn.preprocessing.Imputer模块进行缺失值填充。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').

解决办法：

https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/forums/t/11266/valueerror-array-contains-nan-or-infinity


Just for the record, I had the same error message and found that it was caused by NaN's. I imputed them as follows:

from sklearn.preprocessing import Imputer

df = Imputer().fit_transform(df)

后面就可以继续使用df做机器学习模型建模了

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