D:\PyCharm\learning\1\BP.py:22: RuntimeWarning: overflow encountered in exp return 1 / (1 + np.exp(-x)) Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3081, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 70, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 101, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 975, in pandas._libs.hashtable.Float64HashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 982, in pandas._libs.hashtable.Float64HashTable.get_item KeyError: 0.0 The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\learning\1\BPmain.py", line 19, in <module> y_pred = nn.predict(test_input) File "D:\PyCharm\learning\1\BP.py", line 66, in predict output[i] = self.forward_propagation(input_data[i]) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3024, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexes\numeric.py", line 395, in get_loc return super().get_loc(key, method=method, tolerance=tolerance) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3083, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 0

根据你提供的错误信息，首先出现了一个行时警告（RuntimeWarning），警告信息是在 "D:\PyCharm\learning\1\BP.py" 文件的第 22 行，即在 `sigmoid` 函数中遇到了溢出。

接着出现了一个键错误（KeyError），错误信息显示了以下关键行号：
1. 第一个错误是在 "pandas\core\indexes\base.py" 文件的第 3081 行，即在获取索引位置时发生错误。
2. 第二个错误是在 "D:\PyCharm\learning\1\BP.py" 文件的第 66 行，即在 `predict` 函数中的 `output[i] = self.forward_propagation(input_data[i])` 调用处。

根据错误信息，`input_data` 是一个 Pandas DataFrame 对象，而不是一个数组或矩阵。因此，你无法通过索引方式访问 DataFrame 的行。

要解决此问题，你可以使用 `input_data.iloc[i]` 或 `input_data.loc[i]` 来访问 DataFrame 中的第 `i` 行数据。

请参考以下示例代码：

output[i] = self.forward_propagation(input_data.iloc[i])  # 使用 iloc
# 或
output[i] = self.forward_propagation(input_data.loc[i])   # 使用 loc

这样应该能够解决你遇到的键错误问题。

另外，关于 sigmoid 函数的溢出警告，你可以尝试使用 `np.clip` 函数对输入进行截断，以避免溢出。例如：

def sigmoid(x):
    x = np.clip(x, -500, 500)  # 截断输入，避免溢出
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

通过将输入 `x` 限制在一个较小的范围内，可以避免溢出的问题。

如果你还有其他问题，请随时提问。