注意:此解决方案仅适用于有意在数据集中保留NaN条目的情况。

这个错误发生在我使用一些scikit-learn功能时(在我的情况下:GridSearchCV)。在底层，我使用了一个xgboost XGBClassifier，它可以优雅地处理NaN数据。然而，GridSearchCV使用sklearn.utils.validation模块，通过调用_assert_all_finite函数强制缺少输入数据中的缺失数据。这最终导致了一个错误:

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')

旁注:_assert_all_finite接受allow_nan参数，如果设置为True，则不会引起问题。但是，scikit-learn API不允许我们控制这个参数。

解决方案

我的解决方案是使用patch模块静默_assert_all_finite函数，这样它就不会引发ValueError。下面是一个片段

import sklearn
with mock.patch("sklearn.utils.validation._assert_all_finite"):
    # your code that raises ValueError

这将用一个虚拟模拟函数替换_assert_all_finite，因此它不会被执行。

请注意，补丁不是一个推荐的做法，可能会导致不可预知的行为!

编辑: 这个Pull Request应该可以解决这个问题(尽管截至2022年1月修复程序还没有发布)

这可能发生在scikit内部，这取决于您正在做什么。我建议阅读您正在使用的函数的文档。你可能会使用一个，例如，你的矩阵是正定的，不满足那个条件。

编辑:我怎么能错过呢?

np.isnan(mat.any()) #and gets False
np.isfinite(mat.all()) #and gets True

显然是错误的。正确的是:

np.any(np.isnan(mat))

and

np.all(np.isfinite(mat))

您想要检查是否有任何元素是NaN，而不是任何函数的返回值是否为数字…

我有同样的错误，在我的情况下，X和y是数据帧，所以我必须先将它们转换为矩阵:

X = X.values.astype(np.float)
y = y.values.astype(np.float)

编辑:最初建议的X.as_matrix()已弃用

在我的例子中，问题是许多scikit函数返回numpy数组，这些数组没有pandas索引。因此，当我使用那些numpy数组来构建新的dataframe时，有一个索引不匹配，然后我尝试将它们与原始数据混合。

我的输入数组的维度是倾斜的，因为我的输入csv有空格。

注意:此解决方案仅适用于有意在数据集中保留NaN条目的情况。

这个错误发生在我使用一些scikit-learn功能时(在我的情况下:GridSearchCV)。在底层，我使用了一个xgboost XGBClassifier，它可以优雅地处理NaN数据。然而，GridSearchCV使用sklearn.utils.validation模块，通过调用_assert_all_finite函数强制缺少输入数据中的缺失数据。这最终导致了一个错误:

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')

旁注:_assert_all_finite接受allow_nan参数，如果设置为True，则不会引起问题。但是，scikit-learn API不允许我们控制这个参数。

解决方案

我的解决方案是使用patch模块静默_assert_all_finite函数，这样它就不会引发ValueError。下面是一个片段

import sklearn
with mock.patch("sklearn.utils.validation._assert_all_finite"):
    # your code that raises ValueError

这将用一个虚拟模拟函数替换_assert_all_finite，因此它不会被执行。

请注意，补丁不是一个推荐的做法，可能会导致不可预知的行为!

编辑: 这个Pull Request应该可以解决这个问题(尽管截至2022年1月修复程序还没有发布)