statsmodels повышает TypeError: ufun c 'isfinite' не поддерживается для типов ввода в Оптимизации ввода - PullRequest
Новая
       5

statsmodels повышает TypeError: ufun c 'isfinite' не поддерживается для типов ввода в Оптимизации ввода

0 голосов
/ 15 апреля 2020

Мне нужна помощь в запуске моего кода, он показывает ОШИБКУ: - "TypeError: ufun c 'isfinite' не поддерживается для типов ввода, и входы не могут быть безопасно приведены к любым поддерживаемым типам в соответствии с приведением rule '' safe '' '

Я нашел несколько решений ( statsmodels повышает TypeError: ufun c' isfinite 'не поддерживается для типов ввода , изменяющих тип данных на float или int still it не работает. Может кто-нибудь, пожалуйста, дайте мне знать, что я делаю неправильно в этом коде ниже: 

import statsmodels.api as sm

X = np.append(arr = np.ones((50,1)).astype(int),values=X,axis=1)

X.astype('float64')

X_opt = X[:,[0,1,2,3,4,5]]

regressor_ols = sm.OLS(endog=y,exog=X_opt).fit()

ИЛИ 

import statsmodels.regression.linear_model as lm

X = np.append(arr = np.ones((50,1)).astype(int),values=X,axis=1)

X.astype('float64')

X_opt = X[:,[0,1,2,3,4,5]]

regressor_ols = lm.OLS(endog=y,exog=X_opt).fit()


regressor_ols = lm.OLS(endog=y,exog=X_opt).fit()
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\hp\PycharmProjects\DataScientist\venv\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 858, in __init__
    super(OLS, self).__init__(endog, exog, missing=missing,
  File "C:\Users\hp\PycharmProjects\DataScientist\venv\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 701, in __init__
    super(WLS, self).__init__(endog, exog, missing=missing,
  File "C:\Users\hp\PycharmProjects\DataScientist\venv\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 190, in __init__
    super(RegressionModel, self).__init__(endog, exog, **kwargs)
  File "C:\Users\hp\PycharmProjects\DataScientist\venv\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 236, in __init__
    super(LikelihoodModel, self).__init__(endog, exog, **kwargs)
  File "C:\Users\hp\PycharmProjects\DataScientist\venv\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 76, in __init__
    self.data = self._handle_data(endog, exog, missing, hasconst,
  File "C:\Users\hp\PycharmProjects\DataScientist\venv\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 100, in _handle_data
    data = handle_data(endog, exog, missing, hasconst, **kwargs)
  File "C:\Users\hp\PycharmProjects\DataScientist\venv\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 671, in handle_data
    return klass(endog, exog=exog, missing=missing, hasconst=hasconst,
  File "C:\Users\hp\PycharmProjects\DataScientist\venv\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 87, in __init__
    self._handle_constant(hasconst)
  File "C:\Users\hp\PycharmProjects\DataScientist\venv\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 132, in _handle_constant
    if not np.isfinite(exog_max).all():
TypeError: ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

1 Ответ

0 голосов
/ 15 апреля 2020

This: 

X = np.append(arr = np.ones((50,1)).astype(int),values=X,axis=1)

создает массив типа d int, но ваш классификатор ожидает значения с плавающей запятой. Похоже, вы пытаетесь исправить это следующим образом: 

X.astype('float64')

, но это ничего не дает, потому что вы никогда не назначаете его (правильным будет X = X.astype('float64')).

Я предлагаю вам просто удалите astype(int) из вашего массива: 

X = np.append(arr=np.ones((50,1)), values=X, axis=1)
...