Python线性回归模型处理缺失值NaN的解决方法

该错误提示是因为数据中存在缺失值NaN，而LinearRegression模型不接受NaN作为输入。解决方法有两种：

1. 删除含有缺失值的样本：可以使用dropna()方法删除含有NaN的行或列。

data.dropna(inplace=True)

2. 使用Imputer进行缺失值填充：可以使用sklearn.preprocessing.Imputer类来对缺失值进行填充。

from sklearn.preprocessing import Imputer

# 创建Imputer对象，指定填充策略为均值
imputer = Imputer(strategy='mean')

# 对含有缺失值的列进行填充
X = imputer.fit_transform(X)

两种方法选其一即可。