Wie im obigen Fehler angegeben, enthalten die Daten einen Typ, der nicht NaN, inf oder float64 ist. Ich habe eine Spalte mit einer Zeichenfolge in Pandas wie folgt geschrieben, und obwohl ich Na eingegeben habe, ist ein Fehler aufgetreten.
df=df.drop(columns=df.select_dtypes(include='object').columns)
Es scheint nicht möglich zu sein, andere Werte als float zu konvertieren, die teilweise in der Spalte enthalten sind. Daher wurden nach der Konvertierung in ndarray, damit es mit numpy verwendet werden kann, diejenigen mit anderen Werten als float in den Typ float konvertiert, diejenigen, die nicht in den Typ float geändert werden konnten, wurden in Na konvertiert, und dann wurden die fehlenden Werte konvertiert.
X = df.iloc[:, 1:].values
y = df.iloc[:, 0].values
for i in range(X.shape[1]):
X[:,i]= pd.to_numeric(X[:,i], errors='coerce')
X1=np.nan_to_num(X)
Ich bin mir nicht sicher, ob dies der richtige Prozess ist, aber vorerst ist der Fehler beim Training des Modells weg. Bitte kommentieren Sie, ob es einen guten Weg gibt.