R 对比了一个因变量和四个自变量的线性模型的误差

我不熟悉R编码。我试图建立一个线性模型，如下所示：

lmmodel <- lm(DV ~ IV1 + IV2 + IV3 + IV4)

价格是可以预测的。 我看到以下错误：

---

对比度错误在示例数据中，您没有给我们提供

Price

，但是：问题是，一旦从数据集中删除了包含

NA

的所有行，其中一个分类因变量不再具有多个级别。您无法使用具有单个级别的分类变量拟合模型…

您在示例数据中没有为我们提供

Price

，但是：问题是，一旦从数据集中删除了包含

NA

的所有行，其中一个分类因变量不再具有多个级别。您不能使用带有单个级别的分类变量来拟合模型…

为了便于SO帮助您，您提供了一个可复制的示例。包括您的数据集和产生此错误的代码。以支持Lavoie的观点。请花点时间阅读如何在R中创建一个很好的可复制示例。感谢您的回复，下面是我在8行样本数据上执行的简单代码。“Train请更新您的帖子，而不是使用您看到的注释？为了让SO更容易帮助您，您添加了一个可复制示例。包括您的数据集和产生此错误的代码。以支持Lavoie的观点。请花点时间阅读如何在R中创建一个很好的可复制示例。感谢您的回复，下面是我在样本8行数据上执行的简单代码。“Train请更新您的帖子，而不是使用您看到的注释？”？

Issuancedate Region Account ClientName Price 
01-01-2015 South Account1 ABC
02-01-2015 North Account2 NA
03-01-2015 NorthEast Account3 BCD
04-01-2015 SouthEast Account4 NA
05-01-2015 NA Account5 M/sBedf
06-01-2015 West Account6 Campus ltd
07-01-2015 SouthWest Account7 Offshoreltd
08-01-2015 NorthWest Account8 Sitenew