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    ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’).

    笔者在使用LogisticRegression模型进行预测时,报错 Traceback (most recent call last): File “D:/软件(学习)/Python/MachineLearing/taitannike/train.py”, line 55, in predicted_np = clf.predict(test_np) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py”, line 281, in predict scores = self.decision_function(X) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py”, line 257, in decision_function X = check_array(X, accept_sparse=‘csr’) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”, line 573, in check_array allow_nan=force_all_finite == ‘allow-nan’) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”, line 56, in _assert_all_finite raise ValueError(msg_err.format(type_err, X.dtype)) ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’). Age False

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    正则表达式之单词边界(\b)

    最近在写一个宏(用来检查Define.xml中CRF页码是否与aCRF上的页码一致)的时候有用到单词边界(“\b”)这个定位符,在SAS在线文档中有其说明:\b matches a word boundary (the position between a word and a space),即“\b”匹配的是单词与空格之间的位置,这种表述其实是不准确的,文档的作者已经确认下一版会更新。比如“\b”匹配“_”与“*”之间的位置,而不匹配“_”与“_”之间的位置,所以正确的表述应该是“\b”匹配的是单词字符(\w)和非单词字符(\W)之间的位置。单词字符包括字母数字字符和下划线[a-zA-Z0-9_];非单词字符包括不为字母数字字符或下划线的任何字符。“\b”匹配单词边界,不匹配任何字符,是零宽度的;匹配的只是一个位置,这个位置的一侧是构成单词的字符,另一侧为非单词字符、字符串的开始或结束位置。“\b”一般应用需要匹配某一单词字符组成的字符串,但这一字符不能包含在同样由单词字符组成的更长的字符中。下面通过一个实例来简单的介绍一下这个元字符。

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    领券