Python Classifier Sklearn

Question

Я довольно новичок в Python и SKLearn. Я пытаюсь сделать простой классификатор, но у меня проблема. Я слежу за несколькими различными учебниками, но получаю сообщение об ошибке, когда пытаюсь использовать метод .fit. Я новичок в концепции и пробовал документацию, но обнаружил, что трудно понять, может ли кто-нибудь помочь мне в ошибке или указать мне в правильном направлении.

Мои мысли за ошибки в том, что значения из диапазона для DTYPE, как я преобразовали все недостающие значения или значения нан но ошибка все еще возникающие

Код

def main(): 
setup_files() 

imputer = Imputer() 

#the training data minus id and type: 
t_num_data = load_csv(training_set_file_path, range(1, 17)) 
t_num_data_imputed = imputer.fit_transform(t_num_data) 
print(t_num_data_imputed) 

#the training type column 
t_type_col = load_csv(training_set_file_path, 17, dtype=np.dtype((str, 5))) 
#the query data minus id and type: 
q_data = load_csv(queries_file_path, range(1, 17)) 
#the query id column 
q_id = load_csv(queries_file_path, 0, dtype=np.dtype((str, 10))) 


#fit data above to DTC and predict import 
model = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') 
model.fit_transform(t_num_data, t_type_col) 
predictions = model.predict(q_data) 


#output the predictions: 
with open(solutions_file_path, 'w') as f: 
    for i in range(len(predictions)): 
     f.write("{},{}\n".format(q_id[i], predictions[i])) 


#fit data above to DTC and predict import 
model = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') 
model.fit(t_num_data, t_type_col) 
predictions = model.predict(q_data) 


#output the predictions: 
with open(solutions_file_path, 'w') as f: 
    for i in range(len(predictions)): 
     f.write("{},{}\n".format(q_id[i], predictions[i])) 

Ошибка

Traceback (most recent call last): 
    File "/Users/Rory/Desktop/classifier.py", line 71, in <module> 
main() 
    File "/Users/Rory/Desktop/classifier.py", line 60, in main 
model.fit_transform(t_num_data, t_type_col) 
    File "/Users/Rory/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/base.py", line 458, in fit_transform 
return self.fit(X, y, **fit_params).transform(X) 
    File "/Users/Rory/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/tree/tree.py", line 154, in fit 
    X = check_array(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csc") 
    File "/Users/Rory/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 398, in check_array 
_assert_all_finite(array) 
    File "/Users/Rory/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 54, in _assert_all_finite 
" or a value too large for %r." % X.dtype) 
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32'). 

Answer 1

проблема ваши значения NaN. Существует длинный список способов оценки NaN. Вы можете попробовать:

t_num_data.fillna(0) 

Который будет заполнить все недостающие значения с 0, а затем ваш классификатор будет работать, но не может быть очень точным. Существуют дополнительные методы, которые принимают среднее значение, оцениваются на основе ближайших соседей и т. Д. Но это должно заставить ваш код работать пока.