该问题一般是由于输入的数据不完整或格式错误所导致的。可以尝试检查数据集以查看是否有缺失或不良格式数据,并进行清理或补充。同时,也可以尝试降低模型复杂度或调整参数范围以避免此类问题。以下是示例代码,用于检查数据集是否有缺失数据,并将其补充。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = pd.read_csv('data.csv')
# 检查数据集是否有缺失值
print(data.isna().sum())
# 补充缺失值
data.fillna(-999, inplace=True)