文件 “C：/Users/PY/Desktop/Iris-Dataset-main/IRIS/k_nearest_neighbors.py”，第 26 行，在 <module> classifier.fit（X_train， y_train） 文件 “D：\software\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\neighbors_classification.py”，第 179 行，在 fit 返回 self._fit（X， y） 文件 “D：\software\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\neighbors_base.py”，第 364 行，在 _fit multi_output=True） 文件 “D：\software\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\base.py”， 第 433 行，在 _validate_data X， y = check_X_y（X， y， **check_params） 文件 “D：\software\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”，第 63 行，在inner_f返回 f（*args， **kwargs） 文件 “D：\software\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”， 第 881 行，在 check_X_y ensure_2d=False， dtype=None） 文件 “D：\software\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”， 第 63 行，在 inner_f 返回 f（*args， **kwargs） 文件 “D：\software\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”，第 721 行，在 check_array allow_nan=force_all_finite == 'allow-nan'） 文件 “D：\software\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”，第 106 行_assert_all_finite msg_dtype，如果msg_dtype不是其他 X.dtype） 值错误：输入包含 NaN， 无穷大或对于 dtype（'float64'）来说太大的值。进程已结束,退出代码1

这个错误通常是由于数据集中含有缺失值（NaN）或过大的数值，导致无法转换为 `float64` 类型的数据所引起的。

解决方案有以下几种：

1. 检查数据集中是否存在缺失值或异常值，并对其进行处理。可以使用 Pandas 库中的 `isnull()` 函数和 `fillna()` 函数来检测和填充缺失值，使用 NumPy 库中的 `isnan()` 函数来检测异常值。可以使用 Pandas 库中的 `describe()` 函数查看数据集的统计信息，以便发现异常值。

2. 如果数据集中存在过大的数值，可以尝试使用 Pandas 库中的 `astype()` 函数将数据类型转换为更大的数据类型。例如，将 `float64` 转换为 `float128`。

3. 可以尝试使用 Scikit-learn 库中的 `SimpleImputer` 类来填充缺失值或异常值。例如，使用 `SimpleImputer` 类的 `mean` 或 `median` 策略来填充缺失值或异常值。

4. 如果数据集中的缺失值或异常值太多，可以考虑删除这些数据。可以使用 Pandas 库中的 `dropna()` 函数删除缺失值，使用 NumPy 库中的 `isnan()` 函数删除异常值。但是，删除数据可能会导致数据集的偏差，因此需要谨慎处理。