<\/p>\n
Kesalahan umum yang mungkin Anda temui saat menggunakan Python adalah:<\/span><\/p>\n Kesalahan ini biasanya terjadi ketika Anda mencoba menggunakan fungsi dari modul scikit-learn, tetapi DataFrame atau matriks yang Anda gunakan sebagai input memiliki nilai NaN atau nilai tak terbatas.<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara mengatasi kesalahan ini dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n Misalkan kita memiliki panda DataFrame berikut:<\/span><\/p>\n Sekarang anggaplah kita mencoba menyesuaikan model regresi linier berganda<\/a> menggunakan fungsi scikit-learn<\/a> :<\/span><\/p>\n Kami menerima kesalahan karena DataFrame yang kami gunakan memiliki nilai tak terbatas dan NaN.<\/span><\/p>\n Cara mengatasi kesalahan ini adalah dengan menghapus terlebih dahulu semua baris dari DataFrame yang berisi nilai tak terbatas atau NaN:<\/span><\/p>\n Dua baris dengan nilai tak terhingga atau NaN telah dihapus.<\/span><\/p>\n Sekarang kita dapat melanjutkan untuk menyesuaikan model regresi linier kita:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa kami tidak menerima kesalahan apa pun kali ini karena kami terlebih dahulu menghapus baris dengan nilai tak terbatas atau NaN dari DataFrame.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara memperbaiki kesalahan umum lainnya dengan Python:<\/span><\/p>\n Cara Memperbaiki dengan Python: Objek ‘numpy.ndarray’ tidak dapat dipanggil<\/a> Kesalahan umum yang mungkin Anda temui saat menggunakan Python adalah: ValueError: Input contains infinity or a value too large for dtype(‘float64’). Kesalahan ini biasanya terjadi ketika Anda mencoba menggunakan fungsi dari modul scikit-learn, tetapi DataFrame atau matriks yang Anda gunakan sebagai input memiliki nilai NaN atau nilai tak terbatas. Contoh berikut menunjukkan cara mengatasi kesalahan […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n ValueError: Input contains infinity or a value too large for dtype('float64').\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Bagaimana cara mereproduksi kesalahan tersebut<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' x1<\/span> ': [1, 2, 2, 4, 2, 1, 5, 4, 2, 4, 4],\n ' x2<\/span> ': [1, 3, 3, 5, 2, 2, 1, np.inf, 0, 3, 4],\n ' y<\/span> ': [np.nan, 78, 85, 88, 72, 69, 94, 94, 88, 92, 90]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n x1 x2 y\n0 1 1.0 NaN\n1 2 3.0 78.0\n2 2 3.0 85.0\n3 4 5.0 88.0\n4 2 2.0 72.0\n5 1 2.0 69.0\n6 5 1.0 94.0\n7 4 lower 94.0\n8 2 0.0 88.0\n9 4 3.0 92.0\n10 4 4.0 90.0<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n from<\/span> sklearn. linear_model<\/span> import<\/span> LinearRegression\n\n#initiate linear regression model\n<\/span>model = LinearRegression()\n\n#define predictor and response variables\n<\/span>x, y = df[[' x1<\/span> ', ' x2<\/span> ']], df. y<\/span>\n\n#fit regression model\n<\/span>model. fit<\/span> (x,y)\n\n#print model intercept and coefficients\n<\/span>print<\/span> (model. intercept_<\/span> , model. coef_<\/span> )\n\n<\/span>ValueError: Input contains infinity or a value too large for dtype('float64').<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n Bagaimana cara memperbaiki kesalahan tersebut<\/strong><\/span><\/h2>\n
#remove rows with any values that are not finite\n<\/span>df_new = df[np. isfinite<\/span> (df). all<\/span> ( 1<\/span> )]\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df_new)\n\n x1 x2 y\n1 2 3.0 78.0\n2 2 3.0 85.0\n3 4 5.0 88.0\n4 2 2.0 72.0\n5 1 2.0 69.0\n6 5 1.0 94.0\n8 2 0.0 88.0\n9 4 3.0 92.0\n10 4 4.0 90.0\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n from<\/span> sklearn. linear_model<\/span> import<\/span> LinearRegression\n\n#initiate linear regression model\n<\/span>model = LinearRegression()\n\n#define predictor and response variables\n<\/span>x, y = df_new[[' x1<\/span> ', ' x2<\/span> ']], df_new. y<\/span>\n\n#fit regression model\n<\/span>model. fit<\/span> (x,y)\n\n#print model intercept and coefficients\n<\/span>print<\/span> (model. intercept_<\/span> , model. coef_<\/span> )\n\n69.85144124168515 [5.72727273 -0.93791574]\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Cara Memperbaiki: TypeError: Objek ‘numpy.float64’ tidak dapat dipanggil<\/a>
Cara Memperbaiki: Kesalahan Ketik: Objek String atau Bytes yang Diharapkan<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"