"输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float32')来说太大的值我的数据集中没有 Nan 或空白，但仍然不允许我继续

Question

在尝试运行随机森林回归模型时，不断收到错误"输入包含NaN、无穷大或对dtype('float32'(太大的值"。我已经搜索了我的数据集，但看不到任何无限值或NaN。有什么建议吗？

[96]  df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)
[98] df.fillna('mean', inplace=True)
[100] model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

如有任何建议，我们将不胜感激，如有需要，请提供更多详细信息。

感谢

Answer 1

你检查过这个答案吗？https://datascience.stackexchange.com/questions/11928/valueerror-input-contains-nan-infinity-or-a-value-too-large-for-dtypefloat32

或者，错误表明数字可能对dtype("float32"(太大，您可以尝试将它们转换为dtype("float64"(，因为这将允许在内存中存储更大的数字。

Answer 2

如果数据集中的最大数字是91，我将尝试重新定义X_train和y_train以进行故障排除。

X_train_new = []
for num in X_train:
if num > 91 or num < -100:
print('X_train', str(num))
break
X_train_new.append(float(num))
y_train_new = []
for num in y_train:
if num > 91 or num < -100:
print('y_train', str(num))
break
y_train_new.append(float(num))
model.fit(X_train_new, y_train_new)

根据X_train和y_train的形状(我现在假设为一维(，您可能需要将上述代码自定义为正确的形状。但你明白了吗？

此外，您可能还需要定义下限，即，如果数字小于-100，例如