Scikit learn 使用sklearn.linear_模型的在线线性回归导致sklearn导入线性_模型错误

这个相当简单的例子导致了下面的错误？问题是什么？我该如何解决

from sklearn import linear_model
from random import randrange

def model(x):
    return 2 * x

clf = linear_model.SGDRegressor()
for i in range(20000):
    x = randrange(-1000, 1000)
    clf.partial_fit([(1, x)], [model(x)])

ValueError:在纪元#1发生-/溢出下的浮点。使用StandardScaler或MinMaxScaler缩放输入数据可能会有所帮助

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也许随机生成器抛出了一个使矩阵奇异的数字。您可以尝试使用“try break”命令来避免for在每次出现错误时停止，而是跳过错误

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（要查看try命令：）

可能是随机生成器抛出了一个使矩阵奇异的数字。您可以尝试使用“try break”命令来避免for在每次出现错误时停止，而是跳过错误

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（要查看try命令：）

您使用的是哪个sklearn版本？哪种python版本（您的代码在我的机器上运行良好）。randomness元素很可能与此有关…您的代码在我的电脑上运行得非常好。我有带scikit的python 3.4学习0.16.0谢谢这就是我使用0.15的问题。您使用的是哪个sklearn版本？哪种python版本（您的代码在我的机器上运行良好）。randomness元素很可能与此有关…您的代码在我的电脑上运行得非常好。我有带scikit的python 3.4学习0.16.0谢谢这是我使用0.15时遇到的问题