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

在处理这个问题很长一段时间后,我意识到这是因为在训练集和测试集的分割中,所有数据行的数据列都是相同的。然后在某些算法中进行一些计算可能会导致无穷大的结果。如果您正在使用的数据的关闭行更可能是相似的,那么重新排列数据会有所帮助。这是scikit的一个漏洞。我使用的是0.23.2版本。

其他回答

我发现在一个新列上调用pct_change后,nan存在于一行中。我用下面的代码删除nan行

df = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
df = df.dropna()
df = df.reset_index()

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

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

这是它失败的检查:

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

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。

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