Sto usando Python scikit-learn per la regressione lineare semplice su dati ottenuti da csv.Scikit-learn: errore nel modello di fitting - L'input contiene NaN, infinito o un valore troppo grande per float64
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)
Il valori minimi e massimi sono mostrati come 0,0 0,6 41998,0 2593,9
Eppure io sto ottenendo questo errore ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
Come dovrei rimuovere questo errore? Perché dal risultato precedente è vero che non contiene infiniti o valori Nan.
Qual è la soluzione per questo?
Edit: all-stock-cleaned.csv è avaliabale a http://www.sharecsv.com/s/cb31790afc9b9e33c5919cdc562630f3/all-stocks-cleaned.csv
Si prega di provare a fornire un esempio riproducibile. – iled
@iled all-stocks-clean.csv è disponibile all'indirizzo http://www.sharecsv.com/s/cb31790afc9b9e33c5919cdc562630f3/all-stocks-cleaned.csv –