使用 sklearn 进行线性回归时出现 UFuncTypeError答案

【问题标题】：I'm getting a UFuncTypeError when doing a Linear Regression with sklearn使用 sklearn 进行线性回归时出现 UFuncTypeError
【发布时间】：2020-07-01 14:58:46
【问题描述】：

这是一个简单的代码，所以我遗漏了一些很明显的东西：

print(X.dtype)
print(y.dtype)

lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X, y)
print("Score: " + str(lin_reg.score(X,y)))
print("Coefs: " + str(lin_reg.coef_))
print("Intercept: " + str(lin_reg.intercept_))

输出是：

float64
int64
Score: 0.8725949819648744
Coefs: [[825.09663073]]
Intercept: [-122.41197463]

现在，问题是当我尝试预测时。首先我得到一个样本：

x_sample = X[:144]
y_sample = y[:144]

print("Predictions: " + lin_reg.predict(x_sample))

这给了我这个我不明白的错误：

---------------------------------------------------------------------------
UFuncTypeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-791-1d189ee47b31> in <module>
      2 y_sample = y[:144]
      3 
----> 4 print("Predictions: " + lin_reg.predict(x_sample))

UFuncTypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U32'), dtype('<U32')) -> dtype('<U32')

【问题讨论】：

标签： python-3.x scikit-learn linear-regression

【解决方案1】：

好的，我明白了！

问题与数组无关。它在打印方法中：

print("Predictions: " + str(lin_reg.predict(x_sample)))

【讨论】：