检查数据中是否存在缺失值，如果存在，需要进行填充或删除操作。同时也需要检查是否存在特征值全部相同或全部缺失的情况，这些特征值无法对模型的训练和预测起到作用，需要将这些特征删除或者进行处理。以下是示例代码：

导入需要的库和数据集

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier import numpy as np

加载数据集并查看是否存在缺失值

iris = load_iris() print(np.isnan(iris.data).any()) # 如果结果为True，则说明数据集存在缺失值

对数据集进行填充或删除操作

iris.data = np.nan_to_num(iris.data) # 将所有的缺失值转换为0，如果数据中本来就没有缺失值，则不会产生影响 iris.data = iris.data[:, :-1] # 删除数据集中最后一列

实例化模型并进行训练

model = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=0) model.fit(iris.data, iris.target)

查看特征重要性，如果存在nan，则进行填充或删除操作

print(model.feature_importances_) # 如果结果为[nan, nan, nan]，则说明特征重要性出现问题 model.feature_importances_ = np.nan_to_num(model.feature_importances_) # 将所有的nan值转换为0，如果特征重要性本来就没有nan值，则不会产生影响 print(model.feature_importances_) # 查看特征重要性，如果仍然存在nan，则需要进一步检查和处理。