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

这个错误通常意味着你的数据中包含了 NaN（Not a Number）或无穷大的值，这些值无法被正确处理。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 检查你的数据，看看是否包含 NaN 或无穷大的值。你可以使用 NumPy 的 `isnan()` 和 `isinf()` 函数来检查。

2. 如果你的数据确实包含 NaN 或无穷大的值，那么你需要将它们替换为其他的值。例如，你可以将 NaN 替换为 0，将无穷大替换为一个很大的数（例如 `numpy.finfo(numpy.float64).max`）。

3. 可以使用 Pandas 将数据导入，并使用 Pandas 的 `fillna()` 函数将 NaN 替换为其他值。例如，可以将 NaN 替换为 0，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_data.csv')
df.fillna(0, inplace=True)

4. 如果你的数据集很大，你可能需要使用特殊的函数来处理 NaN 值，例如 `numpy.nan_to_num()` 函数，它将 NaN 替换为 0，将无穷大替换为一个很大的数。

import numpy as np

X = np.nan_to_num(X)

无论使用哪种方法，都要确保你处理过的数据可以被正确地处理，从而避免出现该错误。