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
这是我的函数(基于此)来清除数据集的nan, Inf和缺失的单元格(用于倾斜的数据集):
import pandas as pd
import numpy as np
def clean_dataset(df):
assert isinstance(df, pd.DataFrame), "df needs to be a pd.DataFrame"
df.dropna(inplace=True)
indices_to_keep = ~df.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(axis=1)
return df[indices_to_keep].astype(np.float64)
其他回答
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
我有同样的问题，在我的情况下，答案很简单，我有一个单元格在我的CSV中没有值(“x,y,z，，”)。把一个默认值固定为我。
泡芙! !在我的情况下，问题是关于NaN值…
您可以使用此函数列出具有NaN的列
your_data.isnull().sum()
然后你可以在数据集文件中填充这些NAN值。
下面是如何“将NaN替换为零，将无穷大替换为大的有限数”的代码。
your_data[:] = np.nan_to_num(your_data)
从numpy.nan_to_num
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…
问题似乎发生在DecisionTreeClassifier输入检查，尝试
X_train = X_train.replace((np.inf, -np.inf, np.nan), 0).reset_index(drop=True)
