Scikit-learn - ValueError: ввод содержит NaN, бесконечность или значение, слишком большое для dtype ('float32') со случайным лесом

Во-первых, я проверил различные сообщения об этой ошибке, и ни одно из них не может решить мою проблему.

Итак, я использую RandomForest, и я могу сгенерировать лес и сделать прогноз, но иногда во время создания леса я получаю следующую ошибку.

ValueError: ввод содержит NaN, бесконечность или значение, слишком большое для dtype ('float32').

Эта ошибка возникает с тем же набором данных. Иногда набор данных создает ошибку во время обучения, а в большинстве случаев - нет. Ошибка иногда возникает в начале, а иногда и в середине тренировки.

Вот мой код:

import pandas as pd
from sklearn import ensemble
import numpy as np

def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None):

    # Execution logic goes here

    Input = dataframe1.values[:,:]
    InputData = Input[:,:15]
    InputTarget = Input[:,16:]

    limitTrain = 2175

    clf = ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators = 10000, n_jobs = 4 );

    features=np.empty([len(InputData),10])
    j=0
    for i in range (0,14):
        if (i == 1 or i == 4 or i == 5 or i == 6 or i == 8 or i == 9 or  i == 10 or i == 11 or i == 13 or i == 14):
            features[:,j] = (InputData[:, i])
            j += 1     

    clf.fit(features[:limitTrain,:],np.asarray(InputTarget[:limitTrain,1],dtype = np.float32))

    res = clf.predict_proba(features[limitTrain+1:,:])

    listreu = np.empty([len(res),5])
    for i in range(len(res)):
        if(res[i,0] > 0.5):
            listreu[i,4] = 0;
        elif(res[i,1] > 0.5):
            listreu[i,4] = 1;
        elif(res[i,2] > 0.5):
            listreu[i,4] = 2;
        else:
            listreu[i,4] = 3;


    listreu[:,0] = features[limitTrain+1:,0]
    listreu[:,1] = InputData[limitTrain+1:,2]
    listreu[:,2] = InputData[limitTrain+1:,3]
    listreu[:,3] = features[limitTrain+1:,1]



    # Return value must be of a sequence of pandas.DataFrame
    return pd.DataFrame(listreu),

Я запускаю свой код локально и в Azure ML Studio, и в обоих случаях возникает ошибка.

Я уверен, что это не из-за моего набора данных, поскольку большую часть времени я не получаю сообщение об ошибке и сам генерирую набор данных из другого ввода.

Это часть набора данных, который я использую

ИЗМЕНИТЬ. Мне, наверное, понравилось, что у меня было значение 0, которое не было реальным значением 0. Ценности были похожи на

3.0x10^-314