UserWarning: One or more of the test scores are non-finite: [nan nan nan ... nan nan nan] warnings.warn(

<think>嗯，用户问的是关于UserWarning: One or more of the test scores are non-finite的问题。首先，我需要理解这个警告出现的场景。通常在机器学习或数据分析中，使用交叉验证时，模型评估的分数出现NaN（非数字）值，就会触发这个警告。那为什么会发生这种情况呢？ 可能的原因有几个。首先，最常见的是数据中存在缺失值（NaN或infinity）。比如数据预处理的时候没有处理干净，或者某些特征在划分训练集和测试集后，测试集里出现了训练时没见过的类别，导致编码错误，生成NaN。这时候模型在预测时就会出问题，分数计算失败。 其次，模型本身的问题。比如，在训练过程中出现数值不稳定，比如除零错误，或者某些算法比如逻辑回归，当数据没有归一化，导致计算时溢出，得到infinity，这时候评估指标如准确率、F1-score就可能变成NaN。另外，像SVM如果参数设置不当，比如C值过小，也可能导致无法收敛，产生异常值。 第三个可能是评估指标的问题。比如某些指标在特定情况下无法计算，像当测试集中的所有样本都属于同一类别时，F1-score的分母可能为零，导致除以零的错误，结果就是NaN。另外，自定义的评估函数如果有bug，也可能返回无效值。 那如何解决这个问题呢？首先检查数据预处理。确保处理了缺失值，可以用填充或删除的方法。检查是否有无限大的值，可以用np.isfinite检查数组。对于分类问题，确保测试集的分层正确，特别是在使用分层交叉验证时，避免某些类别在测试集中不存在，导致编码问题。 然后是模型配置。检查模型参数是否合理，比如正则化强度，学习率等。对于容易数值不稳定的模型，尝试数据标准化或归一化。添加异常值处理，比如在训练前过滤异常样本，或者使用鲁棒性更强的模型。 接下来检查评估指标。确认选择的指标是否适合当前任务，比如在类别极度不平衡时，使用准确率可能不合适。对于可能除零的指标，可以添加平滑项，比如在分母上加一个很小的数epsilon。如果是自定义评估函数，仔细检查代码逻辑，确保没有错误。 调试步骤的话，可以先用简单的模型（如线性回归、逻辑回归）测试，看问题是否依然存在。逐步添加数据预处理步骤，定位问题出现的环节。在交叉验证循环中加入打印语句，检查每次迭代的数据和预测结果，找出哪一次迭代出现NaN，进一步分析具体原因。 举个例子，比如在使用随机森林时，如果数据中存在缺失值，可能不会报错，但某些实现可能在计算指标时出错。或者在使用梯度提升树时，学习率太高导致预测值溢出，变成inf，进而使得评估分数无效。 总结来说，这个警告提示在模型评估过程中出现了无效的分数，需要从数据、模型、评估指标三个方面排查，逐步调试，找到导致NaN的具体原因并解决。</think>当你在机器学习或数据分析过程中遇到 `UserWarning: One-Or-More of the test scores are non-finite: [nan nan ... nan]` 警告时，通常意味着模型在交叉验证或评估时出现了无法计算的分数（例如 `NaN` 或 `infinity`）。以下是逐步分析和解决方法： --- ### **1. 根本原因** #### **(1) 数据问题** - **缺失值未处理**：数据中存在 `NaN` 或 `infinity` 值，但未正确填充或删除。 - **类别标签不平衡**：在分类任务中，某些交叉验证的测试集可能只包含单一类别（如全部是正类或负类），导致某些评估指标（如 `F1-score`）的分母为零。 - **特征工程错误**：例如，测试集中出现了训练集中未见的类别（如独热编码时新类别未处理），导致生成 `NaN`。 #### **(2) 模型问题** - **数值不稳定**：例如： - 模型参数导致计算溢出（如梯度爆炸、除零错误）。 - 未标准化数据时，某些模型（如线性回归、SVM）可能因数值过大产生 `infinity`。 - **超参数配置错误**：例如正则化强度（`alpha`、`C`）过小，导致权重过大。 #### **(3) 评估指标问题** - 自定义评估函数存在逻辑错误（如除以零）。 - 某些指标（如 `R2-score`）在数据方差为零时返回 `NaN`。 --- ### **2. 解决步骤** #### **步骤 1：检查数据预处理** - **处理缺失值**： ```python # 检查数据中是否有 NaN 或 infinity import numpy as np print("NaN in data:", np.isnan(X).any()) print("Infinity in data:", np.isinf(X).any()) # 填充缺失值（示例） from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy="mean") X = imputer.fit_transform(X) ``` - **处理分类特征**： - 对测试集中出现的新类别，使用 `handle_unknown="ignore"`（如 `OneHotEncoder`）。 #### **步骤 2：验证模型稳定性** - **添加数据标准化**： ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) ``` - **调整超参数**： - 增加正则化强度（如 `alpha=1e-3`）。 - 对树模型限制最大深度（如 `max_depth=5`）。 #### **步骤 3：检查评估指标** - **避免不兼容的指标**： ```python # 例如：在类别不平衡时使用 accuracy 可能不可靠 from sklearn.metrics import make_scorer, f1_score scorer = make_scorer(f1_score, average="micro") # 改用微平均 ``` - **自定义评估函数时添加异常处理**： ```python def custom_score(y_true, y_pred): try: # 计算指标 return score except: return np.nan # 返回 NaN 或默认值 ``` #### **步骤 4：交叉验证调试** - **逐步缩小数据范围**： ```python # 使用部分数据测试 X_subset = X[:100] y_subset = y[:100] model.fit(X_subset, y_subset) ``` - **打印中间结果**： ```python from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5) print("Cross-validation scores:", scores) # 定位具体出错的 fold ``` --- ### **3. 示例代码修复** 假设使用 `GridSearchCV` 时出现此警告： ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 修复：添加数据标准化并限制正则化强度 param_grid = {"C": [0.1, 1, 10]} model = LogisticRegression(max_iter=1000, solver="liblinear") grid = GridSearchCV(model, param_grid, scoring="f1") # 确保数据已处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X) grid.fit(X_scaled, y) ``` --- ### **4. 总结** | 问题方向 | 检查点 | 解决方法 | |----------------|--------------------------------|------------------------------| | **数据质量** | NaN/infinity、类别分布 | 填充缺失值、分层交叉验证 | | **模型稳定性** | 参数范围、标准化 | 调整超参数、标准化数据 | | **评估指标** | 指标定义、分母为零的可能性 | 改用鲁棒性指标、添加平滑项 | 通过逐步排查数据、模型和评估指标，可以定位并修复此警告。