我之前发布过类似问题（Categorical Data with tpot）。感谢Randy，我能够运行代码，但现在我几小时后停止运行，我收到了类似的错误：
File "XXXXXXXX", line 832, in score
if np.any(np.isnan(testing_features)):
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''
我不确定我是否错误地停止了它（我只是在spyder中点击 ctrl + c ）或者还有其他一些问题。我确保数据都是数字，包括功能标题。知道可能是什么问题吗？
这是我正在运行的代码：
train_x, test_x, train_y, test_y=train_test_split(x,y)
train_x=pd.get_dummies(train_x).values
from tpot import TPOTRegressor
regressor=TPOTRegressor()
regressor.fit(train_x,train_y)
print(regressor.score(test_x,test_y))
我不知道如何显示列车和测试阵列的内容。 train_x是一个大小（2400,62）float64，train_y是一个（2400，）大小的系列。
答案 0 :(得分：1)
使用第一个解决方案给我以下错误，
x_train = x_train.astype(np.float64)
x_test = x_test.astype(np.float64)
ValueError: setting an array element with a sequence.
将功能转换为numpy数组对我有用。即使它们最初是numpy数组
x_train = np.array(list(x_train), dtype=np.float)
x_test = np.array(list(x_test), dtype=np.float)
答案 1 :(得分：0)
由于某种原因，TPOT返回与isnan相关的错误。确保将要素转换为浮点数：
X = X.astype(np.float64)