开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Scikit-learn:拟合模型时出错-输入包含NaN、无穷大或对于float64来说太大的值

Scikit-learn是一个流行的机器学习库，用于数据挖掘和数据分析。当在拟合模型时遇到输入包含NaN、无穷大或对于float64来说太大的值时，可以采取以下几种方法来解决问题：

数据清洗：首先，需要对数据进行清洗，处理包含NaN或无穷大的值。可以使用pandas库中的dropna()函数删除包含NaN的行或列，使用fillna()函数填充NaN值，使用replace()函数替换无穷大的值。
特征缩放：如果输入包含对于float64来说太大的值，可以考虑对数据进行特征缩放。常用的特征缩放方法包括标准化和归一化。标准化将数据转换为均值为0，方差为1的分布，而归一化将数据缩放到0和1之间的范围。
数据类型转换：确保输入数据的类型正确。如果数据中包含字符串或其他非数值类型的值，需要将其转换为数值类型。可以使用pandas库中的astype()函数将数据类型转换为float64。
数据采样：如果数据集中存在极端值或异常值，可以考虑对数据进行采样。常用的采样方法包括随机采样、过采样和欠采样。可以使用imbalanced-learn库中的采样函数来处理数据不平衡问题。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
腾讯云数据处理（https://cloud.tencent.com/product/dp）
腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云大数据（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。

相关搜索:Scikit-Learn Pipeline ValueError:拟合模型时，输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值 ValueError:输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值。拟合误差机说明 ValueError:输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值。对于我的knn模型执行KMean函数时，输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值出现错误: NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说值太大如何修复ValueError:输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值。错误输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float32')来说太大的值输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值。解决方案是什么？ValueError:输入包含NaN、无穷大或对于dtype(‘float64’)来说太大的值- km.fit(x)Jupyter Notebook中的逻辑回归；输入包含NaN、无穷大或对于dtype来说太大的值(‘float64’)pandas和sklearn的逻辑回归:输入包含NaN、无穷大或对于dtype来说太大的值(‘float64’)ValueError:输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值。如何处理这个错误？Python错误帮助："ValueError: Input包含NaN、无穷大或对于dtype(‘float64’)来说太大的值。“输入包含的值的无穷大对于数据类型"float64“来说太大将Python连接到Oracle - input包含NaN无穷大或值对于dtype('float64')来说太大输入包含无穷大或值对于dtype('float64')错误太大 ValueError:输入包含NaN、无穷大或对于dtype而言太大的值 Python输入包含NaN、无穷大或对于dtype float32来说太大的值获取ValueError:集成API时，输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float32')来说太大的值随机化搜索值错误:输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值。但是数据是正确的

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Imputing missing values through various strategies填充处理缺失值的不同方法

Data imputation is critical in practice, and thankfully there are many ways to deal with it.In this recipe, we'll look at a few of the strategies. However, be aware that there might be other approaches that fit your situation better.

02

sklearn 快速入门 - 0.18 中文翻译

该文章介绍了技术社区中的内容编辑人员所需要掌握的技能和职责，包括文本编辑、校对、内容质量审核、知识审核、合规性审核、社区管理、媒体管理、团队协作和沟通、培训和教育、以及执行和推行政策和流程等。同时，该文章也介绍了技术社区中的内容编辑人员所需要掌握的技能，包括数字素养、语言和写作技能、媒体管理和沟通技能、流程和政策的制定和执行能力、培训和教育能力、团队协作和领导能力等。该文章旨在为技术社区中的内容编辑人员提供实用的指南和参考，以便他们可以更好地履行其职责并推动技术社区的发展。

【Scikit-Learn 中文文档】使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN

使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN 内容提要在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的机器学习词汇，并且给出一些例子阐释它们。机器学习：问题设置一般来说，一个学习问题通常会考虑一系列 n 个样本数据，然后尝试预测未知数据的属性。如果每个样本是多个属性的数据（比如说是一个多维记录），就说它有许多“属性”，或称 features(特征) 。我们可以将学习问题分为几大类: 监督学习 , 其中数据带有一个附加属性，即我

09

《利用Python进行数据分析·第2版》第13章 Python建模库介绍13.1 pandas与模型代码的接口13.2 用Patsy创建模型描述13.3 statsmodels介绍13.4 sciki

本书中，我已经介绍了Python数据分析的编程基础。因为数据分析师和科学家总是在数据规整和准备上花费大量时间，这本书的重点在于掌握这些功能。开发模型选用什么库取决于应用本身。许多统计问题可以用简单方法解决，比如普通的最小二乘回归，其它问题可能需要复杂的机器学习方法。幸运的是，Python已经成为了运用这些分析方法的语言之一，因此读完此书，你可以探索许多工具。本章中，我会回顾一些pandas的特点，在你胶着于pandas数据规整和模型拟合和评分时，它们可能派上用场。然后我会简短介绍两个流行的建模工具，st

06

【Python环境】使用 scikit-learn 进行机器学习的简介

概要：该章节，我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的“机器学习（Machine Learning）”这个词汇，并给出一些简单的学习示例。一、机器学习：问题设定通常，一个学习问题是通过分析一些数据样本来尝试预测未知数据的属性。如果每一个样本不仅仅是一个单独的数字，比如一个多维的实例（multivariate data），也就是说有着多个属性特征我们可以把学习问题分成如下的几个大类：（1）有监督学习数据带有我们要预测的属性。这种问题主要有如下几种： ①分类样例属于两类或多类，我们想要从

资源 | 你需要的Scikit-learn中文文档：步入机器学习的完美实践教程

机器之心整理参与：思源 Scikit-learn 中文文档已经由 ApacheCN 完成校对，这对于国内机器学习用户有非常大的帮助。该文档自 2017 年 11 月初步完成校对，目前很多细节都已经得到完善。该中文文档包含了分类、回归、聚类和降维等经典机器学习任务，并提供了完整的使用教程与 API 注释。入门读者也可以借此文档与教程从实践出发进入数据科学与机器学习的领域。中文文档地址：http://sklearn.apachecn.org Scikit-learn 是基于 Python 的开源机器学习库，

08

【Go 基础篇】Go语言浮点类型：探索浮点数的特点与应用

浮点数是计算机编程中用于表示实数的一种数据类型，用于处理具有小数部分的数值。Go语言（Golang）提供了两种主要的浮点数类型：float32和float64，分别用于单精度和双精度浮点数的表示。本篇博客将深入探讨Go语言中的浮点类型，介绍浮点数的特点、精度、舍入规则以及在实际开发中的应用。

01

[Hands On ML] 2. 一个完整的机器学习项目（加州房价预测）

范数的指数越高，就越关注大的值而忽略小的值。这就是为什么 RMSE 比 MAE 对异常值更敏感。但是当异常值是指数分布的（类似正态曲线），RMSE 就会表现很好。

02

快速入门简单线性回归 (SLR)

今天云朵君将和大家一起学习回归算法的基础知识。并取一个样本数据集，进行探索性数据分析(EDA)并使用 statsmodels.api、statsmodels.formula.api 和 scikit-learn 实现简单线性回归(SLR)。

01

Go语言中常见100问题-#19 Not understanding floating points

在Go语言中，有两种浮点数类型（虚数除外）：float32和float64. 浮点数是用来解决整数不能表示小数的问题。我们需要知道浮点数算术运算是实数算术运算的近似，下面通过例子说明浮点数运算采用近似值的影响以及如何提高计算精度。

02

机器学习老中医：利用学习曲线诊断模型的偏差和方差

选自dataquest 作者：Alex Olteanu 机器之心编译参与：Nurhachu Null、刘晓坤学习曲线是监督学习算法中诊断模型 bias 和 variance 的很好工具。本文将介绍如何使用 scikit-learn 和 matplotlib 来生成学习曲线，以及如何使用学习曲线来诊断模型的 bias 和 variance，引导进一步的优化策略。在构建机器学习模型的时候，我们希望尽可能地保持最低的误差。误差的两个主要来源是 bias（偏差）和 variance（方差）。如果成功地将这两者

07

机器学习之数据预处理

当数据集的数值属性具有非常大的比例差异，往往导致机器学习的算法表现不佳，当然也有极少数特例。在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常需要归一化，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但对于决策树不使用，以C4.5为例，决策树在进行节点分裂时主要依据数据集D关于特征X的信息增益比，而信息增益比跟特征是否经过归一化是无关的

03

Golang深入浅出之-Go数据类型详解：整型、浮点型与布尔型

Go语言提供了丰富的数据类型，其中整型、浮点型和布尔型是最基础也是最常用的数值类型。理解这些类型的特点、范围以及相关操作，有助于编写高效、正确的Go代码。本文将深入浅出地解析这三种数据类型，并指出常见问题与易错点，配以代码示例供读者参考。

01

Python 数据科学手册 5.6 线性回归

就像朴素贝叶斯（之前在朴素贝叶斯分类中讨论）是分类任务的一个很好的起点，线性回归模型是回归任务的一个很好的起点。这些模型受欢迎，因为它们可以快速拟合，并且非常可解释。你可能熟悉线性回归模型的最简单形式（即使用直线拟合数据），但是可以扩展这些模型，来建模更复杂的数据行为。

01

Python速查宝典-GitHub共享

先前在天善智能那儿得到了一些翻译版的DataCamp，于是也抽空过一遍内容，把一些觉得常用的内容给记录下来，主要围绕着建模相关的资料内容，所以主要还是Pandas、Numpy、Scikit-learn为主了。

04

随机森林之美

导语：随机森林和决策树相比，能更好的防止过拟合。虽然每个基分类器很弱，但最后组合的结果通常很强，这也类似于：“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的思想。对比发现Random Forest（随机森林）和SVM（支持

04

机器学习实战指南：如何入手第一个机器学习项目？

https://github.com/RedstoneWill/Hands-On-Machine-Learning-with-Sklearn-TensorFlow

01

用 Scikit-learn Pipeline 创建机器学习流程

使用 Scikit-learn Pipeline 可以很容易地将机器学习中的步骤串联起来，简化流程大幅度减少代码冗余，方便结果复现。

03

Python 数据分析（PYDA）第三版（六）

在本书中，我专注于为在 Python 中进行数据分析提供编程基础。由于数据分析师和科学家经常报告花费大量时间进行数据整理和准备，因此本书的结构反映了掌握这些技术的重要性。

00

使用Pipelines来整合多个数据预处理步骤

Pipelines are (at least to me) something I don't think about using often, but are useful.They can be used to tie together many steps into one object. This allows for easier tuning and better access to the configuration of the entire model, not just one of the steps.

01

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（一）

2006 年，Geoffrey Hinton 等人发表了一篇论文，展示了如何训练一个能够以最先进的精度（>98%）识别手写数字的深度神经网络。他们将这种技术称为“深度学习”。深度神经网络是我们大脑皮层的（非常）简化模型，由一系列人工神经元层组成。在当时，训练深度神经网络被普遍认为是不可能的，大多数研究人员在 1990 年代末放弃了这个想法。这篇论文重新激起了科学界的兴趣，不久之后，许多新论文证明了深度学习不仅是可能的，而且能够实现令人惊叹的成就，其他任何机器学习（ML）技术都无法匹敌（在巨大的计算能力和大量数据的帮助下）。这种热情很快扩展到许多其他机器学习领域。

01

搭建python机器学习环境以及一个机器学习例子

作者 | hzyido 来源 | 简书糖豆贴心提醒，本文阅读时间6分钟，文末有秘密！这篇文章介绍了Python机器学习环境的搭建，我用的机器学习开源工具是scikit-learn。下面具体介绍环境搭建以及遇到的一些问题。所有可能需要的软件都可在官网下载，或者在我的百度网盘下载：http://pan.baidu.com/share/linkshareid=1273581610&uk=3510054274。这里介绍的在windows下搭建的，同时我也在ubuntu 13.04下搭建成功，之前也一

Julia机器核心编程.5

bits这个函数好像没有了,我xiang给你看下这个值的二进制表示在最全面的符号位不同

02

浮点型变量(float和double)和BigDecimal的使用

带小数的变量在Java中称为浮点型，Java的浮点型有两种：float和double。

03

Julia(数字原语）

前几日分享了juila的一些特性和安装，今天让我们来学一下这个基本的语法。我的主要的参考文档来自于：

01

AI开发最大升级：Pandas与Scikit-Learn合并，新工作流程更简单强大！

对于许多数据科学家来说，一个典型的工作流程是在Scikit-Learn进行机器学习之前，用Pandas进行探索性的数据分析。新版本的Scikit-Learn将会让这个过程变得更加简单、功能更加丰富、更鲁棒以及更加标准化。

03

如何使用方差阈值进行特征选择

今天，数据集拥有成百上千个特征是很常见的。从表面上看，这似乎是件好事——每个样本的特征越多，信息就越多。但通常情况下，有些特征并没有提供太多价值，而且引入了不必要的复杂性。

03

轻松玩转 Scikit-Learn 系列 —— 逻辑回归是回归？

逻辑回归，咋一听这名字，真的跟一个正儿八经的回归模型似的，实际上从原理上讲他是一个如假包换的分类器，英文名是 Logistics regression，也叫 logit regression，maximum-entropy classification，或者 log-linear classifier。

04

Python 数据科学手册 5.2 Scikit-Learn 简介

有几个 Python 库提供一系列机器学习算法的实现。最著名的是 Scikit-Learn，一个提供大量常见算法的高效版本的软件包。 Scikit-Learn 的特点是简洁，统一，流线型的 API，以及非常实用和完整的在线文档。这种一致性的好处是，一旦了解了 Scikit-Learn 中一种类型的模型的基本用法和语法，切换到新的模型或算法就非常简单。

01

如何在Python中规范化和标准化时间序列数据

如果您的时间序列数据具有连续的尺度或分布，则在某些机器学习算法将获得更好的性能。

09

决策树算法实现分类案例

得到的信息:该数据共有1313条乘客信息,并且有些特征数据是完整的(如pclass、name),有些则是缺失的;有些是数值类型的,有些则是字符串。

02

Kaggle泰坦尼克号船难--逻辑回归预测生存率

（三）需要的库：numpy + pandas + matplotlib + sklearn Win 10安装numpy、pandas、scipy、matplotlib和sklearn Win 10系统matplotlib中文无法显示的解决方案

04

Python数据挖掘指南

转载原文：https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/（全英）

00

惊！你知道PyTorch浮点数上溢问题居然会导致这些结果？！

当我们在使用 PyTorch 中的浮点数时，我们都知道它们并不能占满整个实数集 R。这主要是由于两个原因：精度和表示范围。对于计算机处理浮点数而言，精度不够的情况一般会选择截断，而超出表示范围的情况则通常会返回无穷大。然而，一旦 PyTorch 中的浮点数变成无穷大，将会出现非常奇怪的报错。因此，我们需要思考一下如何解决 PyTorch 中浮点数超出表示范围的问题。

02

scikit-learn决策树算法类库使用小结

之前对决策树的算法原理做了总结，包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下)。今天就从实践的角度来介绍决策树算法，主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法，结果的可视化以及一些参数调参的关键点。

03

Scikit-learn新版本发布，一行代码秒升级

对于创建可视化任务，scikit-learn 推出了一个全新 plotting API。

00

Scikit-learn新版本发布，一行代码秒升级

对于创建可视化任务，scikit-learn 推出了一个全新 plotting API。

02

用sklearn流水线优化机器学习流程

在大多数机器学习项目中，你要处理的数据不大可能恰好是生成最优模型的理想格式。有很多数据变换的步骤例如分类变量编码、特征缩放和归一化需要执行。Scikit-learn的预处理模块中包含了内建的函数来支持这些常用的变换。

03

Julia（数学运算和基本函数）

Julia提供了所有其数字原始类型的基本算术运算符和按位运算符的完整集合，并提供了标准数学函数的全面集合的可移植且有效的实现。

03

一个完整的机器学习项目在Python中的演练（三）

来源 | Towards Data Science 编译 | 磐石出品 | 磐创AI技术团队【磐创AI导读】：本文为“一个完整的机器学习项目在python中的演练”系列第三篇。主要介绍了机器学习模型性能指标评估与超参数选取两部分。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲

01

【Python】已完美解决：机器学习填补数值型缺失值时报错)TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘axis’，

在数据分析和机器学习的项目中，处理缺失值是一个常见的任务。缺失值的存在可能会影响模型的性能和准确性。对于数值型数据，我们通常使用均值、中位数、众数或者更复杂的机器学习算法（如K-近邻算法、随机森林等）来进行缺失值的填补。然而，在使用这些方法进行填补时，有时可能会遇到TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'axis’的错误。

01

【机器学习基础】关于Scikit-Learn，你不一定知道的10件事

Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一。它有一个标准化和简单的接口用来预处理数据和进行模型的训练，优化和评估。

01

JavaScript数字（数值）

当数字直接出现在程序中时，被称为数值直接量。在 JavaScript 程序中，直接输入的任何数字都被视为数值直接量。示例1 数值直接量可以细分为整型直接量和浮点型直接量。浮点数就是带有小数点的数值，而整数是不带小数点的数值。

02

一句代码！将气象数据可视化为生动的GIF动画

在气象学的世界里，数据不仅仅是冰冷的数字，它们是自然界中风、云、雨、雪的直观反映。随着技术的发展，我们不仅能够收集到更加详尽的气象数据，而且还能以更加直观的方式分享这些信息。对于气象爱好者和博主来说，能够将复杂的气象模式转换成易于理解且吸引人的视觉内容，是一种既有趣又具挑战性的技能。

01

Kaggle课程 | lecture 1 机器学习算法、工具与流程概述

常用scikit-learn ,文本分析用gensim，数据处理用Numpy、matplotlib、pandas，深度学习有tensorflow、caffe、keras

01

Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据

在本教程中，我们将讨论一种非常强大的优化（或自动化）算法，即网格搜索算法。它最常用于机器学习模型中的超参数调整。我们将学习如何使用Python来实现它，以及如何将其应用到实际应用程序中，以了解它如何帮助我们为模型选择最佳参数并提高其准确性。

02

Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据

在本教程中，我们将讨论一种非常强大的优化（或自动化）算法，即网格搜索算法。它最常用于机器学习模型中的超参数调整。我们将学习如何使用Python来实现它，以及如何将其应用到实际应用程序中，以了解它如何帮助我们为模型选择最佳参数并提高其准确性。

01

scikit-learn 1.3.X 版本 bug - F1 分数计算错误

如果您正在使用 scikit-learn 1.3.X 版本，在使用 f1_score() 或 classification_report() 函数时，如果参数设置为 zero_division=1.0 或 zero_division=np.nan，那么函数的输出结果可能会出错。错误的范围可能高达 100%，具体取决于数据集中的类别数量。这个错误可能会显著地影响到多分类问题中常用的宏平均 F1 指标，从而可能导致对分类器性能的误判，甚至可能带来一些安全风险。

00

8个常用的Python数据分析库（附案例+源码）

今天给大家分析8个Python中常用的数据分析工具，Python强大之处在于其第三方扩展库较多。本文介绍数据分析方面的扩展库分别为：NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Scikit-learn、Keras、Gensim，下面对这八个扩展库进行简单介绍，以及相关的代码案例

02

Scikit-learn 更新至0.24版，这10个新特性你需要了解

自 2007 年发布以来，Scikit-learn 已经成为 Python 领域非常重要的机器学习库，支持分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法，还包括了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭