我已经浏览了所有类似的问题，但没有一个回答我的问题。我使用随机森林分类器，如下所示：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0)
clf.fit(X_train, y_train)
clf.predict(X_test)
它给了我这个错误：
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
但是，当我这样做时，X_train.describe()我没有看到任何缺失值。事实上，实际上，我什至在分割数据之前就已经处理了缺失值。
当我执行以下操作时：
np.where(X_train.values >= np.finfo(np.float32).max)
我得到：
(array([], dtype=int64), array([], dtype=int64))
对于这些命令：
np.any(np.isnan(X_train)) #true
np.all(np.isfinite(X_train)) #false
得到上述结果后，我也尝试了这个：
X_train.fillna(X_train.mean())
但我遇到了同样的错误并且它没有解决任何问题。
请告诉我哪里出错了。谢谢你！
How to perform spell check in spacy. Need to find number of worng words and suggestions if possible. I have tried this page
print('spell check doc_new')
print('-----------------')
print('contextual_spellCheck')
print(doc_new._.contextual_spellCheck)
print('performed_spellCheck')
print(doc_new._.performed_spellCheck)
print('score_spellCheck')
print(doc_new._.score_spellCheck)
print('outcome_spellCheck')
print(doc_new._.outcome_spellCheck)
print(nlp.pipe_names)
-----------------------
Output
contextual_spellCheck
True
performed_spellCheck
True
score_spellCheck
{bok: [('home', 0.25162), ('life', 0.10225), ('job', 0.0533), ('friend', 0.02805), ('place', 0.01896), ('world', 0.01788), ('apartment', 0.01757), ('family', 0.01643), ('house', 0.01583), ('boss', 0.01192)], universty: [('full', 0.24508), ('last', 0.14188), ('first', 0.11419), ('middle', 0.09706), ('real', 0.07817), ('given', 0.04026), ('birth', 0.03326), ('code', …我在 python 中有一个字典列表，如下所示：
[{'category': 'software', 'name': 'irssi', 'version': '1.2.0'},
{'category': 'software', 'name': 'irssi', 'version': '1.1.2'},
{'category': 'software', 'name': 'hexchat', 'version': '2.14.2'}]
（解析一些数据txt文件）
我想做什么：
如果类别和名称相同，我想保留包条目的第一次出现并删除其余部分，因此最终输出将如下所示：
[{'category': 'software', 'name': 'irssi', 'version': '1.2.0'},
{'category': 'software', 'name': 'hexchat', 'version': '2.14.2'}]
我应该如何实现这一目标？我尝试将字典列表转换为字典，然后迭代它，dict.items()但没有运气。