方法とValueError解決するには：だから私はこのコードを持っている入力がNaN、無限大またはDTYPEのためにあまりにも大きな値（ 'のfloat64'）を含んで

Question

を：

####----Data----#### 
quest=pd.read_csv("inputFile.csv", names=["A1","A2",..."A200","Sim"]) 
print(quest.head()) 
    ####----Set up Data and Label----#### 
X=quest.drop('Sim',axis=1) 
y=quest['Sim'] 
    ####----Train Test Split----#### 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) 
np.isfinite(X_train).any(), np.isfinite(y_train).any(),np.isfinite(X_test).any() 
np.isnan(X_train).any(), np.isnan(y_train).any(), np.isnan(X_test).any() 
    ####----Data Pre-Processing----#### 
scaler=StandardScaler() 
# Fit only to the training data 
X_scaled=scaler.fit(X_train) 
# Now apply the transformations to the data: 
X_train = scaler.transform(X_train) 
X_test = scaler.transform(X_test) 
    ####----Training the Model----#### 
mlp=MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(13,13,13), max_iter=500) 
mlp.fit(X_train,y_train) 
print(mlp) 
    ####----Predictions and Evaluation----#### 
predictions=mlp.predict(X_test) 

print(confusion_matrix(y_test,predictions)) 
print(classification_report(y_test,predictions)) 

が、私はこのエラーを得た：

トレースバックを（最新の呼び出しの最後）： ファイル "E：\論文\ sk-ANN.py"、67行、

X_scaled=scaler.fit(X_train)... 
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). 

に私のデータセットは、このように、指数関数の形で値があります。

2.15E-06 -0.000556462 0.000197385 -0.000919 -0.000578077.... 

同じエラーmlp.fit（X_train、y_train）と予測で発生= mlp.predict（X_test） 誰かがこの問題に

Answer 1

を解決する方法を私を助けてください私は入力データにnanの値がなければならないと思うので、スケーリング値がすべての値を平均値に設定する前に値を入力する必要があります。列の値が0に設定されている場合は、thisを参照してください。