SVR через MultiOutputRegressor с IterativeImputer дает ошибку NaN - PullRequest
Новая
       76

SVR через MultiOutputRegressor с IterativeImputer дает ошибку NaN

0 голосов
/ 24 апреля 2020

Я хочу установить несколько SVR одновременно через GridsearchCV и MultiOutputRegressor.

X_train имеет значения NaN, поэтому в моем конвейере IterativeImputer из sklearn. 

# Setup imputation
imputer = IterativeImputer()

# Setup Scaler
scaler = StandardScaler()

# Instantiate SVC classifier
svr = SVR(max_iter=100000,cache_size=1000)

# Setup pipeline
steps = [("impute",imputer),("scaler", scaler),("SVR", svr)]

# Create the pipeline
pipeline = Pipeline(steps)

# Specify hyperparameter space
parameters = {"SVR__C": [10,100],"SVR__gamma": [0.001],"SVR__epsilon": [1]}

# Instantiate the GridsearchCV object: cv2
cv3 = GridSearchCV(pipeline,parameters,cv=3,n_jobs=-1)

Вызов MultiOutputRegressor 

cv3 = MultiOutputRegressor(cv3)

Подгонка модели ... 

cv3.fit(X_train,y_train)

.. выдает эту ошибку: ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

Здесь в конвейере не работает вменение?

...