我使用sklearn和有一个问题的亲和传播。我已经建立了一个输入矩阵,我一直得到以下错误。

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

我已经跑了

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

我试着用

mat[np.isfinite(mat) == True] = 0

去除掉无限值,但这也没用。 我要怎么做才能去掉矩阵中的无穷大值,这样我就可以使用亲和传播算法了?

我使用anaconda和python 2.7.9。


当前回答

在我的例子中,算法要求数据在(0,1)之间不包含。我非常残酷的解决方案是在所有期望值中添加一个小随机数:

y_train = pd.DataFrame(y_train).applymap(lambda x: x + np.random.rand()/100000.0)["col_name"]
y_train[y_train >= 1] = 0.999999

而y_train在[0,1]的范围内。

这当然不适合所有的情况,因为你会弄乱你的输入数据,但如果你有稀疏的数据,只需要一个快速的预测,这是一个解决方案

其他回答

这里没有一个答案对我有用。这是有效的。

Test_y = np.nan_to_num(Test_y)

它将无穷大值替换为高有限值,将nan值替换为数字

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…

dataset = dataset.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

这对我很有效

我想为numpy提出一个适合我的解决方案。这条线

from numpy import inf
inputArray[inputArray == inf] = np.finfo(np.float64).max

将numpy数组的所有无限值替换为最大的float64数。

在大多数情况下,消除无限和空值可以解决这个问题。

去掉无穷值。

df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)

以您喜欢的方式摆脱空值,特定的值,如999,平均值,或创建自己的函数来输入缺失的值

df.fillna(999, inplace=True)