如果您碰巧使用“kc_house_data.csv”数据集(一些评论者和许多数据科学新手似乎使用这个数据集，因为它出现在许多流行的课程材料中)，则该数据是错误的，并且是错误的真正来源。

为了解决这个问题，从2022年开始:

删除csv文件中的最后一行(空) 有两行包含一个空数据值"x,x，，x,x" -要修复它，不要删除逗号，而是添加一个随机整数值，如2000，因此它看起来像"x,x,2000,x,x"

不要忘记在项目中保存和重新加载。

所有其他答案都是有帮助和正确的，但在这种情况下不是:

如果你使用kc_house_data.csv，你需要修复文件中的数据，没有其他帮助，空数据字段将随机转移其他数据，并产生难以追踪到源的奇怪错误!

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

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)

移除所有无限值:

(并替换为该列的min或Max)

import numpy as np

# generate example matrix
matrix = np.random.rand(5,5)
matrix[0,:] = np.inf
matrix[2,:] = -np.inf
>>> matrix
array([[       inf,        inf,        inf,        inf,        inf],
       [0.87362809, 0.28321499, 0.7427659 , 0.37570528, 0.35783064],
       [      -inf,       -inf,       -inf,       -inf,       -inf],
       [0.72877665, 0.06580068, 0.95222639, 0.00833664, 0.68779902],
       [0.90272002, 0.37357483, 0.92952479, 0.072105  , 0.20837798]])

# find min and max values for each column, ignoring nan, -inf, and inf
mins = [np.nanmin(matrix[:, i][matrix[:, i] != -np.inf]) for i in range(matrix.shape[1])]
maxs = [np.nanmax(matrix[:, i][matrix[:, i] != np.inf]) for i in range(matrix.shape[1])]

# go through matrix one column at a time and replace  + and -infinity 
# with the max or min for that column
for i in range(matrix.shape[1]):
    matrix[:, i][matrix[:, i] == -np.inf] = mins[i]
    matrix[:, i][matrix[:, i] == np.inf] = maxs[i]

>>> matrix
array([[0.90272002, 0.37357483, 0.95222639, 0.37570528, 0.68779902],
       [0.87362809, 0.28321499, 0.7427659 , 0.37570528, 0.35783064],
       [0.72877665, 0.06580068, 0.7427659 , 0.00833664, 0.20837798],
       [0.72877665, 0.06580068, 0.95222639, 0.00833664, 0.68779902],
       [0.90272002, 0.37357483, 0.92952479, 0.072105  , 0.20837798]])

如果您正在运行一个估计器，可能是您的学习率太高了。我意外地将错误的数组传递给了网格搜索，最终训练的学习率为500，我可以看到这导致了训练过程中的问题。

基本上，不仅你的输入必须全部有效，中间数据也必须有效。

这是它失败的检查:

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/0.17.X/sklearn/utils/validation.py#L51

说

def _assert_all_finite(X):
    """Like assert_all_finite, but only for ndarray."""
    X = np.asanyarray(X)
    # First try an O(n) time, O(1) space solution for the common case that
    # everything is finite; fall back to O(n) space np.isfinite to prevent
    # false positives from overflow in sum method.
    if (X.dtype.char in np.typecodes['AllFloat'] and not np.isfinite(X.sum())
            and not np.isfinite(X).all()):
        raise ValueError("Input contains NaN, infinity"
                         " or a value too large for %r." % X.dtype)

所以确保你的输入中有非NaN值。所有这些值实际上都是浮点值。这些值也不应该是Inf。