quantile.default(resid) 中的错误：不允许缺少值和 NaN

Question

在给定特定数量的行和列的情况下，我试图预测模型训练（sklearn 的线性回归）所需的时间。我创建了其他功能，例如通过记录行数和列数的平方。

我已粘贴数据here。如您所见，数据集没有缺失值或 NaN。

我尝试使用以下代码在 R 中使用 lm 函数运行线性回归模型 -

library(data.table)
df = fread(linreg_df_edited.csv)
lrmodel <- lm(time ~ rows + columns + volume + rows_log + columns_log + volume_log + row_sq + col_sq, data = df)

但是当我使用 summary(lrmodel) 请求模型摘要时，我收到以下错误

Error in quantile.default(resid) : 
  missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE

我的数据集没有任何缺失值，但我在设置na.action=na.omit后仍然尝试并重建了模型

lrmodel <- lm(time ~ rows + columns + volume + rows_log + columns_log + volume_log + row_sq + col_sq, df, na.action=na.omit)

我仍然遇到同样的错误。我想不通。我想也许 a 列被读取为字符变量。但事实并非如此。

知道为什么会这样吗？

Answer 1

不要尝试一次对所有转换进行建模。您的电话是：

model <- lm(time ~ rows + columns + volume + rows_log + columns_log + volume_log + row_sq + col_sq, data = df)

改为：

model_lin <- lm(time ~ rows + columns + volume, data = df)
model_log <- lm(time ~ rows_log + columns_log + volume_log, data = df)
model_sq <- lm(time ~ row_sq + col_sq, data = df)

然后你会发现方块是问题所在。他们正在生成 NaN 值。