我试图使用lmfit 来构建一个模型,而当我试图适应这个模型时,我似乎找不出为什么我总是得到一个ValueError: The input contains nan values。virtualenvs/phd_dev/lib/python3.5/site-packages/lmfit/minimizer.py in _nan_policy(a, nan_policy, handle_inf)
尝试从lmfit拟合ExponentialGaussianModel(),但收到以下错误消息:The input contains nan values 我在windows上使用Jupyternotebook,我对python和lmfit还不熟悉。我发现lmfit文档对于初学者来说有点晦涩难懂,希望能在这里找到帮助。以下是我的代码:我想生成一个指数高斯直方图,提取数据点,并练习使用lmfit库进行拟合。mod.guess(tof_y, x=tof_x)
out = m
我试图从雪橇运行一个随机森林模型,但是我一直收到一个错误:ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(我尝试在ValueError:输入包含NaN、无穷大或对dtype太大的值(‘输入包含’)中执行以下步骤
fillna(0)对我的熊猫数据仍然给予了ValueError。因此,我尝试使用我的numpy
我的目标变量(y)中缺少值。因为我想用更多的数据来训练我的模型,所以我不想删除丢失的行,而是使用KNN输入算法。同时,我也想防止数据泄露。因此,最好的方法是将数据拆分为“列车”和“测试”,然后在列车数据集中计算丢失的目标变量(对于测试数据集中的缺失值也可以这样做)。但是,我遇到了一个错误:
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').据我所知,缺失