Scikit学习树返回

Question

我试图用SciKitLearn构建一个决策树，它告诉我： 输入包含NaN、无穷大或对数据类型（'float64'）太大的值

对输入数据运行.isnull（）.any（）时，每列返回False

有四个float64类型的输入列；其中的数据被正确格式化为两位小数，没有疯狂的值

罪魁祸首是什么？我该怎么解决

y = df["CutoffValue"]
X = df_new
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X,y)

Answer 1

修好了！在这种情况下，“输入”中的错误是指有标签的数据，y！删除了列的空值，一切正常