Python 3.x 为什么在建立线性回归模型时会出现值误差？

我试图为数据集建立一个线性回归模型。将数据拆分为训练和测试后，我得到以下错误：

ValueError:无法将字符串转换为浮点：'？' 这是否意味着数据集中存在null值或float值

由于我是Python新手，我不知道如何纠正这一点。有人能帮我吗

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import linear_model
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data', names = ['ID Number', 'Clump Thickness', 'Uniformity of Cell Size', 'Uniformity of Cell Shape', 'Marginal Adhesion', 'Single Epithelial Cell Size', 'Bare Nuclei', 'Bland Chromatin', 'Normal Nucleoli', 'Mitoses', 'Class'])
X = df.iloc[:, 0:9].values
y = df.iloc[:, 10].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.4, random_state = 4)
print(X_train.shape)
print(y_train.shape)
print(X_test.shape)
print(y_test.shape)
lr = linear_model.LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

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您正在使用的breast-cancer-wisconsin.data数据集在第7列中有一些行的值为“？”。 因此，当创建X和Y时，不要将行以“？”作为值。

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我希望这有帮助

看起来其中一列的类型为

object

。键入

X.dtype

并检查数据中每列的数据类型。是的，一列的数据类型为“Object”。我在删除该列后得到了输出。谢谢。我删除了列，然后再次进行分析，得到了输出。谢谢