ValueError: Input y_true contains NaN.

这个错误通常出现在训练模型时，输入的 `y_true` 中包含了缺失值（NaN）。

您可以使用 Pandas 库中的 `dropna` 函数将含有缺失值的数据行删除，如下所示：

import pandas as pd

# 假设 y_true 是一个 Pandas DataFrame，包含了标签数据
y_true = pd.DataFrame(y_true)
# 删除含有缺失值的行
y_true = y_true.dropna()

如果您使用的是 NumPy 数组，可以使用 `numpy.isnan` 函数检查是否存在缺失值，并使用 `numpy.logical_not` 函数返回不包含缺失值的索引，如下所示：

import numpy as np

# 假设 y_true 是一个 NumPy 数组，包含了标签数据
# 检查是否有缺失值
mask = np.isnan(y_true)
# 返回非缺失值的索引
not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten()
# 使用索引获取不包含缺失值的标签数据
y_true = y_true[not_nan_idx]

这样，您就可以删除含有缺失值的行或过滤掉缺失值，避免出现 `Input y_true contains NaN` 的错误。

相关问题

y_pred = cnn.predict(X_test) np.savetxt("cnn.txt", y_pred) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)代码跑到这里就提示错误：ValueError: Input y_true contains NaN.

这个错误通常表示测试集中包含缺失值（NaN），而 `accuracy_score` 方法不支持缺失值。

您可以使用 Pandas 库中的 `dropna` 函数将含有缺失值的数据行删除，如下所示：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设 y_test 是一个 Pandas DataFrame，包含了测试集标签数据
y_test = pd.DataFrame(y_test)
# 删除含有缺失值的行
y_test = y_test.dropna()

# 假设 y_pred 是通过模型预测的标签数据
# 使用同样的索引过滤 y_pred
y_pred = pd.DataFrame(y_pred, index=y_test.index)
# 删除含有缺失值的行
y_pred = y_pred.dropna()

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

如果您使用的是 NumPy 数组，可以使用 `numpy.isnan` 函数检查是否存在缺失值，并使用 `numpy.logical_not` 函数返回不包含缺失值的索引，如下所示：

import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设 y_test 和 y_pred 是 NumPy 数组，包含了测试集标签数据和预测数据
# 检查是否有缺失值
mask = np.logical_or(np.isnan(y_test), np.isnan(y_pred))
# 返回非缺失值的索引
not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten()
# 使用索引获取不包含缺失值的标签数据和预测数据
y_test = y_test[not_nan_idx]
y_pred = y_pred[not_nan_idx]

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

这样，您就可以删除含有缺失值的行或过滤掉缺失值，避免出现 `ValueError: Input y_true contains NaN` 的错误。

如何消除ValueError: Input X contains NaN.的代码

ValueError: Input X contains NaN 是一种常见的Python错误，表明在数据处理过程中输入了包含NaN（Not a Number）值的数据。NaN通常出现在数据分析和科学计算中，它用于表示那些无法定义或计算的值。为了消除这个错误，通常需要采取以下步骤：

1. 检测数据中的NaN值：可以使用NumPy库中的`isnan`函数来检测数据中哪些位置是NaN。
2. 填充或移除NaN值：
- 填充：可以选择一个合适的值填充到NaN的位置上，例如用平均值、中位数或0等。
- 移除：如果数据中的NaN值不多，可以选择删除含有NaN的整个数据行或列。
3. 防止产生NaN值：在进行计算前确保数据的完整性和准确性，比如检查数据源，以及在数据处理过程中及时处理可能导致NaN的运算。

以下是一个简单的Python代码示例，使用Pandas和NumPy处理包含NaN的数据：

import numpy as np
import pandas as pd

# 假设df是一个Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan],
    'B': [4, np.nan, 6]
})

# 检测并填充NaN值
df.fillna(value=df.mean(), inplace=True)

# 或者删除含有NaN的行
df.dropna(inplace=True)

# 或者删除含有NaN的列
df.dropna(axis=1, inplace=True)