raise ValueError( ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
时间: 2024-05-23 13:13:15 浏览: 33
这个错误通常表示你的数据包含了NaN值,无穷大的数或者超出了float64类型能够表示的范围的数。你需要先检查你的数据,并且处理其中的NaN值和异常值。可以使用`numpy.isnan()`函数来检查数据中是否存在NaN值,并使用`numpy.isfinite()`函数来检查数据是否超出了float64类型的表示范围。如果数据中确实存在NaN值或者异常值,你可以选择删除这些数据或者使用一些数据清洗的技术来处理它们。
相关问题
ValueError: Input X contains infinity or a value too large for dtype('float64')
This error occurs when the input data (X) contains a value that is either infinity or too large to be handled by the float64 data type. This can happen if the input data is not properly preprocessed or if there is an issue with the data source.
To fix this error, you can try the following solutions:
1. Check the input data for any values that may be causing the error. Look for any NaN or infinite values and remove or replace them with appropriate values.
2. Scale down the input data to a smaller range that can be handled by float64 data type. You can use techniques such as normalization or standardization to achieve this.
3. Check the data source for any issues, such as incorrect data formats or missing values. Fix any issues before passing the data to the model.
4. Try using a different data type, such as float32 or float16, if the data is not too large. However, keep in mind that using a smaller data type may result in a loss of precision.
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
这个错误通常是由于输入数据中包含 NaN (Not a Number)、Infinity 或超出 float64 类型所能表示的范围的值导致的。解决方法通常有以下几种:
1. 检查数据源,确保输入数据不包含 NaN、Infinity 或超出范围的值。
2. 使用 pandas 库中的 fillna() 方法或 dropna() 方法来处理缺失值。
3. 使用 numpy 库中的 isnan() 方法或 isinf() 方法来检测 NaN 或 Infinity,并使用相应的方法进行处理。
4. 使用 sklearn 库中的 Imputer 类来填充缺失值。
5. 调整数据类型,例如使用 float32 类型代替 float64 类型。
需要根据具体情况选择合适的解决方法。
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