Feature Engineeringについて(年収幅ラベルの追加)

目的変数であるsalaryを年収幅でラベル化し、分類問題として解いた後に予測したラベルをテストデータに加えて学習させたのですが、予測値が全てinfになってしまいます。 このアイデアは何か問題があるのでしょうか？ Notebookはgithubにあります。

https://github.com/Maekura/ML_Competiton/blob/master/ProbSpace/Salary_Prediction/lgbm_salary_labeling.ipynb

※年収幅ラベルとは
0~200万の人は0
200〜400万の人は1
400万〜600万の人は2
といった具合のラベルです。