statsmodels повышает TypeError: ufunc 'isfinite' не поддерживается для типов ввода - PullRequest
Новая
       75

statsmodels повышает TypeError: ufunc 'isfinite' не поддерживается для типов ввода

0 голосов
/ 19 октября 2019

Я применяю обратное исключение, используя statsmodels.api, и код выдает эту ошибку: `TypeError: ufunc 'isfinite' не поддерживается для типов ввода, и входы не могут быть безопасно приведены к любым поддерживаемым типам в соответствии с правилом приведения ''safe' '

Понятия не имею, как ее решить

вот код 

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import  train_test_split
from sklearn.preprocessing import  LabelEncoder, OneHotEncoder
from sklearn.compose import  ColumnTransformer
import statsmodels.api as smf

data = pd.read_csv('F:/Py Projects/ML_Dataset/50_Startups.csv')
dataSlice = data.head(10)

#get data column
readX = data.iloc[:,:4].values
readY = data.iloc[:,4].values

#encoding c3
transformer = ColumnTransformer(
    transformers=[("OneHot",OneHotEncoder(),[3])],
    remainder='passthrough' )
readX = transformer.fit_transform(readX.tolist())
readX = readX[:,1:]

trainX, testX, trainY, testY = train_test_split(readX,readY,test_size=0.2,random_state=0)

lreg = LinearRegression()
lreg.fit(trainX, trainY)
predY = lreg.predict(testX)

readX = np.append(arr=np.ones((50,1),dtype=np.int),values=readX,axis=1)

optimisedX = readX[:,[0,1,2,3,4,5]]
ols = smf.OLS(endog=readX, exog=optimisedX).fit()
print(ols.summary())

вот сообщение об ошибке 

Traceback (most recent call last):
  File "F:/Py Projects/ml/BackwardElimination.py", line 33, in <module>
    ols = smf.OLS(endog=readX, exog=optimisedX).fit()
  File "C:\Users\udit\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 838, in __init__
    hasconst=hasconst, **kwargs)
  File "C:\Users\udit\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 684, in __init__
    weights=weights, hasconst=hasconst, **kwargs)
  File "C:\Users\udit\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 196, in __init__
    super(RegressionModel, self).__init__(endog, exog, **kwargs)
  File "C:\Users\udit\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 216, in __init__
    super(LikelihoodModel, self).__init__(endog, exog, **kwargs)
  File "C:\Users\udit\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 68, in __init__
    **kwargs)
  File "C:\Users\udit\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 91, in _handle_data
    data = handle_data(endog, exog, missing, hasconst, **kwargs)
  File "C:\Users\udit\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 635, in handle_data
    **kwargs)
  File "C:\Users\udit\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 80, in __init__
    self._handle_constant(hasconst)
  File "C:\Users\udit\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 125, in _handle_constant
    if not np.isfinite(ptp_).all():
TypeError: ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''
...