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。

ValueError: Input X contains NaN.

这个错误通常表示输入数据 X 中包含了缺失值 NaN。缺失值通常会影响模型的训练和预测结果，需要进行处理。

一种常用的处理方法是将缺失值替换为一个特定的值，例如均值、中位数或者众数等。另外一种方法是直接将包含缺失值的样本删除。具体处理方法需要根据数据的特点和模型的需求来确定。

在 Python 中，可以使用 pandas 库的 fillna() 方法来进行缺失值的填充，使用 dropna() 方法来删除包含缺失值的行或列。例如：

import pandas as pd

# 填充缺失值为均值
X.fillna(X.mean(), inplace=True)

# 删除包含缺失值的行
X.dropna(axis=0, inplace=True)

注意，在处理缺失值时需要谨慎，确保填充或删除缺失值后数据仍然保持原有的分布特征。