<\/p>\n
Un errore comune che potresti riscontrare quando usi Python \u00e8:<\/span><\/p>\n Questo errore di solito si verifica quando si tenta di utilizzare una funzione dal modulo scikit-learn, ma il DataFrame o la matrice che si sta utilizzando come input ha valori NaN o valori infiniti.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come risolvere questo errore nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:<\/span><\/p>\n Supponiamo ora di provare ad adattare un modello di regressione lineare multipla<\/a> utilizzando le funzioni scikit-learn<\/a> :<\/span><\/p>\n Stiamo ricevendo un errore perch\u00e9 il DataFrame che stiamo utilizzando ha sia valori infiniti che NaN.<\/span><\/p>\n Il modo per risolvere questo errore \u00e8 rimuovere prima tutte le righe dal DataFrame che contengono valori infiniti o NaN:<\/span><\/p>\n Le due linee con valori infiniti o NaN sono state rimosse.<\/span><\/p>\n Possiamo ora procedere con l\u2019adattamento del nostro modello di regressione lineare:<\/span><\/p>\n Tieni presente che questa volta non riceviamo alcun errore perch\u00e9 prima abbiamo rimosso le righe con valori infiniti o NaN dal DataFrame.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come correggere altri errori comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come risolvere il problema in Python: l’oggetto ‘numpy.ndarray’ non \u00e8 richiamabile<\/a> Un errore comune che potresti riscontrare quando usi Python \u00e8: ValueError: Input contains infinity or a value too large for dtype(‘float64’). Questo errore di solito si verifica quando si tenta di utilizzare una funzione dal modulo scikit-learn, ma il DataFrame o la matrice che si sta utilizzando come input ha valori NaN o valori infiniti. […]<\/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 Come riprodurre l’errore<\/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 Come correggere l’errore<\/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 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come risolvere il problema: TypeError: l’oggetto “numpy.float64” non \u00e8 richiamabile<\/a>
Come risolvere il problema: Errore di tipo: oggetto stringa o byte previsto<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"