Não há NaNs no meu conjunto de dados, verifiquei completamente. Alguma razão pela qual eu continuo recebendo este erro ao tentar encaixar meu classificador? Alguns dos números no conjunto de dados são bastante grandes e algumas casas decimais saem 10 pontos decimais, mas eu não gostaria que isso causasse um erro. Eu incluí algumas das informações do DataFrame do meu pandas abaixo, bem como o erro em si. Alguma ideia?

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 6244 entries, 1985-02-06 00:00:00 to 2009-11-05 00:00:00
Data columns (total 86 columns):

dtypes: float64(86)



clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100,min_samples_split=4)
clf.fit(train, train_target)



---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-150-fa4acb362bc6> in <module>()
      1 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100,min_samples_split=4)
----> 2 clf.fit(train, train_target)
      3 clf.score(test, test_target)

C:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\ensemble\forest.pyc in fit(self, X, y, sample_weight)
    255         # Convert data
    256         X, = check_arrays(X, dtype=DTYPE, sparse_format="dense",
--> 257                           check_ccontiguous=True)
    258 
    259         # Remap output

C:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.pyc in check_arrays(*arrays, **options)
    231                 else:
    232                     array = np.asarray(array, dtype=dtype)
--> 233                 _assert_all_finite(array)
    234 
    235         if copy and array is array_orig:

C:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.pyc in _assert_all_finite(X)
     25     if (X.dtype.char in np.typecodes['AllFloat'] and not np.isfinite(X.sum())
     26             and not np.isfinite(X).all()):
---> 27         raise ValueError("Array contains NaN or infinity.")
     28 
     29 

ValueError: Array contains NaN or infinity.