无法将字符串转换为浮点数: ‘CC6000’

我正在尝试构建一个机器学习模型，以预测给定数据集中清算日期和到期日期之间的延迟时间。

我已经将数据集分成了x_train、y_train、x_test和验证集。我使用了来自sklearn库的线性回归模型。当我尝试将数据拟合到线性回归模型中时，我得到了一个奇怪的错误

could not convert string to float: 'CC6000'

我该如何解决这个问题？

回答：

看起来你的数据框中隐藏了一个字符串：“CC6000”。

线性回归只能处理数值样本，因此无法处理这个字符串。

我查看了你的数据，并没有看到这个字符串，但它肯定存在。当你找到它时，如果它是唯一的字符串，你需要删除这个样本；或者，如果整个特征都是分类数据，你需要对其进行编码或删除。

要查找这个字符串，可以尝试如下代码：

df.isin(['CC6000']).any()

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