决策树回归错误-ValueError：输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float32') 而言太大的值

【问题标题】：decision tree regressor error-ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32')决策树回归错误-ValueError：输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float32') 而言太大的值
【发布时间】：2020-08-23 06:21:41
【问题描述】：

在对数据应用此决策树算法时，我遇到了下面提到的错误 - 谁能帮忙解决这个问题？

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor regressor = DecisionTreeRegressor() regressor.fit(X_train, y_train)

错误： ValueError：输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float32') 来说太大的值。

【问题讨论】：

标签： python-3.x scikit-learn decision-tree

【解决方案1】：

sklearn 告诉您 X_train 或 y_train 中缺少值。这在现实世界的数据集中很常见。由于机器学习算法通常需要数值才能进行数学运算，因此您需要以某种方式填充缺失值。常用方法包括将它们替换为列的平均值、中位数或众数。

这是在 sklearn 中估算缺失值的综合指南：https://scikit-learn.org/stable/modules/impute.html

【讨论】：

感谢您的评论，蒂加！我确实检查了数据集中的缺失值和异常值，但它仍然只显示相同的错误。
它是否包含对于 dtype('float32') 来说太大的值？