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python - 使用 .fit（线性回归）时出错

问题描述


import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split


dataset = pd.read_csv('C:/Users/seemarahul/Downloads/adult-1.csv')

X = dataset.iloc[:,0:15].values

Y = dataset['income']

y_train: object
X_train,X_test,y_train,y_test= train_test_split(X,Y,shuffle=True,test_size=0.3)

lin = LinearRegression()

lin.fit(X_train,y_train)
y_pred = lin.predict(X_test)


coef  = lin.coef_
components = pd.DataFrame(zip(X.columns,coef), columns=['component','value'])
components = components.append({'components':'intercept','value':lin.intercept_}, ignore_index=True )

这是我的代码，它出现了一些错误并被重定向到base.py

这条线出现错误

lin.fit(X_train,y_train)

我尝试了多种将数据添加到 X 和 Y 变量的方法，但都不起作用

回溯错误的图像

标签： pythonpython-3.xdata-sciencelinear-regressionprediction

解决方案

看看错误。它告诉您在您的或变量'Private'中存在一个值。看起来它是基于回溯的第五行。XYX

'Private'是一个字符串，不能转换为浮点数，因此会引发错误。

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