Я запускаю программу на Python и пытаюсь генерировать статистические данные из массива.
Строка кода:
regressor_OLS = sm.OLS (y, X_opt) .fit ()
дается тщательно продуманная ошибка.

Это код

Множественная линейная регрессия

Импорт библиотек

импортировать numpy как np
импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать панд как pd

импорт набора данных

набор данных = pd.read_csv ('50_Startups.csv')

Получение независимых переменных

X = dataset.iloc [:,: - 1] .values
y = dataset.iloc [:, 4] .values
печать (набор данных)

Кодирование категориальных данных

Кодирование независимой переменной

из sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
ct = ColumnTransformer ([("Страна", OneHotEncoder (), [3])], остаток = 'сквозной')
X = ct.fit_transform (X)

Как избежать ловушки фиктивной переменной

X = X [:, 1:]

Разделение набора данных на обучающий набор и тестовый набор

из sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size = 0,2, random_state = 0)

Подгонка модели множественной линейной регрессии к обучающей выборке

из sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression ()
regressor.fit (X_train, y_train)

Прогнозирование результатов набора тестов

y_pred = regressor.predict (X_test)

Построение оптимальной модели с использованием обратного исключения

импортировать statsmodels.api как sm

Добавить столбцы из 1

X = np.append (arr = np.ones ((50,1)). Astype (int), values ​​= X, axis = 1)
X_opt = X [:, [0,1,2,3,4,5]]

Модель множественной линейной регрессии --- OLS

regressor_OLS = sm.OLS (y, X_opt) .fit ()
regressor_OLS.summary ()

Воспроизведение примера кода:

`` питон
импортировать numpy как np

Сообщение об ошибке:

ufunc 'isfinite' не поддерживается для входных типов, и входные данные не могут быть безопасно приведены к каким-либо поддерживаемым типам в соответствии с правилом приведения `` безопасный ''

Файл "C: UsersmoranaDocumentsAIUDEMYMachine Learning A-ZЧасть 2 - Регрессия Раздел 5 - Множественная линейная регрессиямножественная линейная регрессия.py", строка 46, в
regressor_OLS = sm.OLS (y, X_opt) .fit ()

Файл "C: UsersmoranaAppDataLocalContinuumanaconda3libsite-packagesstatsmodelsregressionlinear_model.py", строка 838, в __init__
hasconst = hasconst, ** kwargs)

Файл "C: UsersmoranaAppDataLocalContinuumanaconda3libsite-packagesstatsmodelsregressionlinear_model.py", строка 684, в __init__
weights = веса, hasconst = hasconst, ** kwargs)

Файл "C: UsersmoranaAppDataLocalContinuumanaconda3libsite-packagesstatsmodelsregressionlinear_model.py", строка 196, в __init__
super (RegressionModel, self) .__ init __ (эндог, экзог, ** kwargs)

Файл "C: UsersmoranaAppDataLocalContinuumanaconda3libsite-packagesstatsmodelsbasemodel.py", строка 216, в __init__
super (модель правдоподобия, сам) .__ init __ (эндог, экзог, ** kwargs)

Файл "C: UsersmoranaAppDataLocalContinuumanaconda3libsite-packagesstatsmodelsbasemodel.py", строка 68, в __init__
** kwargs)

Файл "C: UsersmoranaAppDataLocalContinuumanaconda3libsite-packagesstatsmodelsbasemodel.py", строка 91, в _handle_data
data = handle_data (эндог, экзог, отсутствует, hasconst, ** kwargs)

Файл "C: UsersmoranaAppDataLocalContinuumanaconda3libsite-packagesstatsmodelsbasedata.py", строка 635, в handle_data
** kwargs)

Файл "C: UsersmoranaAppDataLocalContinuumanaconda3libsite-packagesstatsmodelsbasedata.py", строка 80, в __init__
self._handle_constant (hasconst)

Файл "C: UsersmoranaAppDataLocalContinuumanaconda3libsite-packagesstatsmodelsbasedata.py", строка 125, в _handle_constant
если не np.isfinite (ptp _). all ():

TypeError: ufunc 'isfinite' не поддерживается для входных типов, и входные данные не могут быть безопасно приведены к каким-либо поддерживаемым типам в соответствии с правилом приведения `` безопасно ''

Информация о версии Numpy / Python:

Spyder 4.0.0
1.17.4 3.7.3 (по умолчанию, 24 апреля 2019 г., 15:29:51) [MSC v.1915, 64 бит (AMD64)]