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Python常见问题
我正在使用pythons-sklenar-kneighborsreegregators并得到了一个关于丢失数据的错误（“输入包含NaN、无穷大或对于dtype来说太大的值”）。在我的数据集中，缺失数据实际上意味着一些非常重要的东西，所以我不能用前向填充或使用平均值或类似的方法来替换nan。所以我必须保留空白数据。有没有办法让sklearn的K邻居允许空白数据？在
显然，不清楚“near”nan意味着什么，但我想将其定义为无穷远，这样值只有在它也是nan时才匹配该邻居。 有没有办法让sklearn做到这一点？我想也许用一些巨大的值（比如999999999999999999999）来代替nans，它离每个值都很远，看起来无限大，但也许有更好的方法？在
Tags： 数据方法定义错误sklearnnan空白平均值
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