python - scikit - sklearn regression score

Mensaje de error de Scikit NaN o infinito

Question

Estoy importando algunos datos de un archivo csv. El archivo tiene valores nan marcados con el texto ''NA''. Importe los datos con:

X = genfromtxt(data, delimiter='','', dtype=float, skip_header=1)

Yo uso este código para reemplazar a nan con una media de columna previamente calculada.

inds = np.where(np.isnan(X))
X[inds]=np.take(col_mean,inds[1])

Luego ejecuto un par de comprobaciones y obtengo matrices vacías:

np.where(np.isnan(X))
np.where(np.isinf(X))

Finalmente ejecuto un clasificador scikit:

RF = ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100,n_jobs=-1,verbose=2)
RF.fit(X, y)

y recibe el siguiente error:

 File "C:/Users/m&g/Anaconda/lib/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py", line 257, in fit
check_ccontiguous=True)
File "C:/Users/m&g/Anaconda/lib/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 233, in check_arrays
_assert_all_finite(array)
File "C:/Users/m&g/Anaconda/lib/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 27, in _assert_all_finite
raise ValueError("Array contains NaN or infinity.")
ValueError: Array contains NaN or infinity.

¿Alguna idea de por qué me está diciendo que hay NaN o infinito? Leí esta publicación e intenté ejecutar:

RF.fit(X.astype(float), y.astype(float))

pero obtengo el mismo error.

Answer 1

Los árboles de decisión de scikit-learn emiten su entrada a float32 para mayor eficiencia, pero sus valores no se adaptarán a ese tipo:

>>> np.float32(8.9932064170227995e+41)
inf

La solución es estandarizar antes de ajustar un modelo con sklearn.preprocessing.StandardScaler . No olvides transform antes de predecir. Puede usar sklearn.pipeline.Pipeline para combinar estandarización y clasificación en un solo objeto:

rf = Pipeline([("scale", StandardScaler()),
("rf", RandomForestClassifier(n_estimators=100, n_jobs=-1, verbose=2))])

O bien, con la versión de desarrollo actual / próxima versión:

rf = make_pipeline(StandardScaler(),
RandomForestClassifier(n_estimators=100, n_jobs=-1, verbose=2))

(Admito que el mensaje de error podría mejorarse).

Answer 2

Me encuentro con este problema también. Pero, por el contrario, mi problema es que hay algunos ''NaN'' en la matriz.

Aquí es cómo solucionarlo.

from sklearn.preprocessing import Imputer
X = Imputer().fit_transform(X)
RF.fit(X, y)

Referencia aquí: sklearn.preprocessing.Imputer