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Scikit-learn：フィッティングモデルのエラー-入力にNaN、無限大、またはfloat64には大きすぎる値が含まれています

Csvから取得したデータの単純な線形回帰にPython scikit-learnを使用しています。

_reader = pandas.io.parsers.read_csv("data/all-stocks-cleaned.csv")
stock = np.array(reader)

openingPrice = stock[:, 1]
closingPrice = stock[:, 5]

print((np.min(openingPrice)))
print((np.min(closingPrice)))
print((np.max(openingPrice)))
print((np.max(closingPrice)))

peningPriceTrain, openingPriceTest, closingPriceTrain, closingPriceTest = \
    train_test_split(openingPrice, closingPrice, test_size=0.25, random_state=42)


openingPriceTrain = np.reshape(openingPriceTrain,(openingPriceTrain.size,1))

openingPriceTrain = openingPriceTrain.astype(np.float64, copy=False)
# openingPriceTrain = np.arange(openingPriceTrain, dtype=np.float64)

closingPriceTrain = np.reshape(closingPriceTrain,(closingPriceTrain.size,1))
closingPriceTrain = closingPriceTrain.astype(np.float64, copy=False)

openingPriceTest = np.reshape(openingPriceTest,(openingPriceTest.size,1))
closingPriceTest = np.reshape(closingPriceTest,(closingPriceTest.size,1))

regression = linear_model.LinearRegression()

regression.fit(openingPriceTrain, closingPriceTrain)

predicted = regression.predict(openingPriceTest)
_

最小値と最大値は0.0 0.6 41998.0 2593.9と表示されます

それでも、このエラーが発生していますValueError：Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

このエラーを削除するにはどうすればよいですか？上記の結果から、無限またはNan値が含まれていないのは事実です。

これに対する解決策は何ですか？

編集：all-stocks-cleaned.csvは http://www.sharecsv.com/s/cb31790afc9b9e33c5919cdc562630f3/all-stocks-cleaned.csv で利用可能です

pythonnumpymachine-learningscikit-learn
12
Vishwajeet Vatharkar

回帰の問題は、何らかの形でNaNがデータに潜入していることです。これは、次のコードスニペットで簡単に確認できます。

import pandas as pd
import numpy as np
from  sklearn import linear_model
from sklearn.cross_validation import train_test_split

reader = pd.io.parsers.read_csv("./data/all-stocks-cleaned.csv")
stock = np.array(reader)

openingPrice = stock[:, 1]
closingPrice = stock[:, 5]

openingPriceTrain, openingPriceTest, closingPriceTrain, closingPriceTest = \
    train_test_split(openingPrice, closingPrice, test_size=0.25, random_state=42)

openingPriceTrain = openingPriceTrain.reshape(openingPriceTrain.size,1)
openingPriceTrain = openingPriceTrain.astype(np.float64, copy=False)

closingPriceTrain = closingPriceTrain.reshape(closingPriceTrain.size,1)
closingPriceTrain = closingPriceTrain.astype(np.float64, copy=False)

openingPriceTest = openingPriceTest.reshape(openingPriceTest.size,1)
openingPriceTest = openingPriceTest.astype(np.float64, copy=False)

np.isnan(openingPriceTrain).any(), np.isnan(closingPriceTrain).any(), np.isnan(openingPriceTest).any()

(True, True, True)

以下のような欠損値を代入しようとすると：

openingPriceTrain[np.isnan(openingPriceTrain)] = np.median(openingPriceTrain[~np.isnan(openingPriceTrain)])
closingPriceTrain[np.isnan(closingPriceTrain)] = np.median(closingPriceTrain[~np.isnan(closingPriceTrain)])
openingPriceTest[np.isnan(openingPriceTest)] = np.median(openingPriceTest[~np.isnan(openingPriceTest)])

問題なく回帰がスムーズに実行されます。

regression = linear_model.LinearRegression()

regression.fit(openingPriceTrain, closingPriceTrain)

predicted = regression.predict(openingPriceTest)

predicted[:5]

array([[ 13598.74748173],
       [ 53281.04442146],
       [ 18305.4272186 ],
       [ 50753.50958453],
       [ 14937.65782778]])

要するに、エラーメッセージにあるように、データに欠損値があります。

編集：：

おそらく、パンダでデータを読んだ直後に不足しているデータがあるかどうかを確認するのが、より簡単で簡単なアプローチでしょう。

data = pd.read_csv('./data/all-stocks-cleaned.csv')
data.isnull().any()
Date                    False
Open                     True
High                     True
Low                      True
Last                     True
Close                    True
Total Trade Quantity     True
Turnover (Lacs)          True

次に、以下の2行のいずれかでデータを補完します。

data = data.fillna(lambda x: x.median())

または

data = data.fillna(method='ffill')
29
Sergey Bushmanov