gbc.fit(x_train,target)error in fit_transform: input contains nan, infinity or a value too large for dtype('float64')在這裡報錯了，當時我是怎麼想的？
我是第一時間就想到了x_train的問題，可能是有無窮的數在裡面，因此，就一直想辦法把訓練集中的無窮數變成nan,最後發現，原來不是訓練資料出錯，而是target這個的問題？
我因為太過相信自己的target了，為什麼會這樣呢？
以後這裡報錯，可以從兩方面入手，第一，先把通過它的資料都查一下，不能說只查一半。
法1.df.replace(np.inf , np.nan)
解決辦法：檢視自己的target的構造是否有包含空的值在。
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解決輸出為nan的問題
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cuffquant 定量的過程中，當所有基因或者轉錄本的表達量都為0時，定量的結果就回全部是 nan 而不是0 出現這種情況有兩種原因 1 參考基因組搞錯了，比對和定量的不是同乙個參考基因組，或者gtf 檔案和fasta 檔案中染色體識別符號對應不上，最常見的情況就是，乙個以chr開頭，乙個不帶ch...