我为LGBM机器学习准备了一个csv文件，并使用了以下代码。

X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=333 )lgbm_wrapper = LGBMClassifier(n_estimators=400)evals = [(X_test, y_test)]lgbm_wrapper.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=100,eval_metric="logloss", eval_set=evals, verbose=True)preds = lgbm_wrapper.predict(X_test)pred_proba = lgbm_wrapper.predict_proba(X_test)[:, 1]

但我遇到了这种问题。

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in_assert_all_finite(X, allow_nan, msg_dtype)104                     msg_err.format105                     (type_err,--> 106                      msg_dtype if msg_dtype is not None elseX.dtype)107             )108     # for object dtype data, we only check for NaNs (GH-13254)ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large fordtype('float64').

为了解决这个问题，我首先检查了数据的类型。

Date             objectA                float64B                 int64C                 int64D                float64E                float64F                float64G                float64H                 objectdtype: object

我还预处理了X.dropna()来消除与NaN相关的值。然而，仍然出现了与float64相关的错误。我需要一点帮助。

我的数据结构如下

回答：

在使用dropna时，你知道X.dropna()不是就地操作的，对吧？我希望你在删除NA值时使用了X = X.dropna()，并且在你从X中删除的索引上，也要从目标中删除相应的索引。