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当数据没有大的/inf/NaN值时,sklearn的yeo-johnson抛出"ValueError: Input Input infinity“

当数据没有大的/inf/NaN值时,sklearn的yeo-johnson函数会抛出"ValueError: Input contains infinity"的错误。这是因为yeo-johnson函数在进行数据转换时,要求数据中不包含无穷大(infinity)的值。

yeo-johnson是一种用于数据转换的功函数,用于处理数据的偏态分布。它可以将数据转换为服从正态分布的形式,以便更好地应用于机器学习模型。

在解决"ValueError: Input contains infinity"错误时,可以采取以下几种方法:

  1. 数据预处理:检查数据集中是否存在无穷大的值(inf),并进行相应的处理。可以使用numpy库的isinf函数来判断数据是否为无穷大,然后使用numpy库的replace函数将无穷大值替换为其他合适的值,例如使用数据集的均值或中位数进行替换。
  2. 数据过滤:如果数据集中包含无穷大的值,可以考虑将这些数据过滤掉。可以使用numpy库的isinf函数来判断数据是否为无穷大,并使用布尔索引来过滤掉包含无穷大值的数据。
  3. 数据归一化:在进行数据转换之前,可以先对数据进行归一化处理。可以使用sklearn库的MinMaxScaler或StandardScaler来对数据进行归一化,以确保数据的范围在合适的区间内。
  4. 使用其他数据转换方法:如果yeo-johnson函数无法处理包含无穷大值的数据,可以尝试其他的数据转换方法,例如Box-Cox变换或对数变换等。

需要注意的是,以上方法仅适用于当数据集中存在无穷大值时出现的错误。如果错误仍然存在或者数据集中没有无穷大值,可能需要进一步检查其他可能的原因,并进行相应的处理。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 数据预处理:腾讯云智能数据分析平台(https://cloud.tencent.com/product/dla)
  • 数据过滤:腾讯云数据清洗服务(https://cloud.tencent.com/product/dcs)
  • 数据归一化:腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tiia)
  • 其他数据转换方法:腾讯云人工智能开放平台(https://cloud.tencent.com/product/aiopen)
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