报错ValueError: Input contains NaN

这个错误通常是因为数据集中有缺失值（NaN）。你可以使用 Pandas 的 fillna() 方法来处理缺失值。你可以使用空字符串或其他值来填充缺失值，以确保所有行都包含完整的文本数据。在使用 CountVectorizer 或 TfidfVectorizer 进行向量化之前，你可以使用以下代码将数据集中的缺失值替换为空字符串：

data = pd.read_csv(r'D:\shujukexue\review_data.csv', encoding='gbk')
data['review'].fillna('', inplace=True)

这将把数据集中的所有缺失值替换为空字符串，以确保所有行都包含完整的文本数据。然后，你可以继续使用 CountVectorizer 或 TfidfVectorizer 进行向量化。如果你在之前已经使用了 fillna() 方法，但是仍然出现了这个错误，那么可能是因为你的数据集中还有其他类型的缺失值。你可以使用 Pandas 的 isna() 方法来查看数据集中的缺失值类型，然后根据需要进行处理。

相关问题

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

这个错误通常是由于数据中包含空值（NaN）或无穷大（infinity）或某些值超出了float64类型的范围导致的。您需要先对数据进行清洗，处理好这些异常值，才能进行下一步的操作。

您可以使用Pandas库中的fillna()函数来填充空值，使用replace()函数来替换无穷值或超出范围的值。例如：

# 填充空值为0
df = df.fillna(0)
# 将无穷值替换为极大值或极小值
df = df.replace([np.inf, -np.inf], [np.finfo(np.float32).max, np.finfo(np.float32).min])
# 将超出范围的值替换为极大值或极小值
df = df.where(df.abs() < np.finfo(np.float32).max, np.finfo(np.float32).max * np.sign(df))

这样处理后，再进行PCA降维或其他操作就不会出现上述错误了。

svm.fit(X_train, y_train)报错ValueError: Input contains NaN，是不是svm不能进行三分类训练？

这个错误通常是由于数据中存在缺失值（NaN）导致的。您可以使用以下代码查看是否存在缺失值：

print(data.isnull().sum())

如果数据中存在缺失值，可以使用以下代码将其删除：

data.dropna(inplace=True)

如果您的数据中存在缺失值，那么使用SVM模型进行训练时会出现上述的ValueError错误。但是，SVM模型是可以进行多分类问题的处理的。对于情感分类问题，您可以使用多种方法来处理多分类问题，比如：

- One-vs-One方法：将三种情感两两组合，训练三个二分类器，每个二分类器分别处理两个情感之间的分类问题。
- One-vs-All方法：将三种情感分别作为正例，其他情感作为负例，训练三个二分类器，每个二分类器分别处理一个情感的分类问题。

这里给出One-vs-One方法的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 读取数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 将情感分类转换为数值
data['sentiment'] = data['sentiment'].map({'positive': 1, 'negative': -1, 'neutral': 0})

# 分离特征和标签
X = data['comment'].values
y = data['sentiment'].values

# 将文本特征转换为数值特征
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000) # 只取前10000个特征
X = vectorizer.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练SVM模型
svm = SVC(kernel='linear', probability=True)
svm.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = svm.predict(X_test)

# 计算ROC曲线和AUC值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred, pos_label=1)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

在这个示例代码中，我们将情感分类映射为三个数值：1表示positive，-1表示negative，0表示neutral。然后使用TF-IDF算法将文本特征转换为数值特征，并使用SVM模型进行训练和预测。这里我们使用的是One-vs-One方法处理多分类问题。

请注意，One-vs-One方法比较适用于小规模多分类问题，对于大规模多分类问题，可能需要使用其他方法，比如One-vs-All方法或者多层感知器（MLP）等。