项目场景：
在对kaggle的数据集Give Me Some Credit进行信用评分卡的制作过程中，出现了报错。这个报错是在第一部分数据预处理的过程中出现的，发生在利用随机森林模型预测对空缺数据进行填充。
ValueError: Input X contains NaN.
问题描述
ValueError: Input X contains NaN.
这段报错的主要错误是：在输入的变量中出现了空缺值或极大值，导致数据在导入随机森林回归模型中出现了错误。
unknown = process_df[process_df.MonthlyIncome.isnull()].as_matrix()
上面是报错代码，下面是修改后的代码文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-541975.html
unknown = process_df[process_df.MonthlyIncome.isnull()].values
unknown = np.nan_to_num(unknown.astype(np.float32))
# print(unknown)
# print(unknown[:, 1:])
# X为特征属性值
X = known[:, 1:]
# y为结果标签值
y = known[:, 0]
# fit到RandomForestRegressor之中
rfr = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=200, max_depth=3, n_jobs=-1)
rfr.fit(X, y)
问题代码就出现在unknowed = （），要将numpy数组填充，需要用上np.nan_to_num()来讲空缺值先填充上。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-541975.html
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