Байесовская оптимизация с ошибкой XGBoost: «Не удалось проанализировать некоторые конечные символы:« Inf »»

Question

Я пытаюсь повторить этот метод, используя другой набор данных в R.

https://www.kaggle.com/btyuhas/bayesian-optimization-with-xgboost

В моих данных отсутствуют значения, но нет значений Inf.Тем не менее он выдает сообщение об ошибке:

Ошибка в xgb.iter.update (fd $ bst, fd $ dtrain, итерация - 1, obj): некоторые конечные символы не могут быть проанализированы: «Inf»

Время остановилось на: 0,39 0,19 0,58

Я искал в Интернете, но не мог найти соответствующие ответы.

Спасибо!

dtrain = xgb.DMatrix(data = as.matrix(x_train), label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(as.matrix(x_test))


xgb_evaluate = function(max_depth, gamma, colsample_bytree){
  params = list(max_depth = max_depth,
                subsample = 0.8, 
                eta = 0.1,
                gamma = gamma,
                colsample_bytree = 0.3,
                eval_metric = "rmse")

  # Used around 1000 boosting rounds in the full model
  cv_result = xgb.cv(params, dtrain, nround=100, nfold=3)    

  # Bayesian optimization only knows how to maximize, not minimize, so return the negative RMSE
  return (-1.0 *tail(xgboostModelCV$evaluation_log$test_rmse_mean, 1))
}


xgb_bo = BayesianOptimization(xgb_evaluate, 
                              bounds = list(max_depth = c(4L, 6L),
                                            gamma = c(0, 1), 
                                            colsample_bytree = c(0.3, 0.9)), 
                              n_iter = 20)