scikit-learn-使用sklearn.linear_model的在线线性回归导致sklearn导入linear_

Question

这个相当简单的例子导致了下面的错误？问题出在哪里？我该怎么解决？

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epoch#1处出现浮点欠/溢出。使用StandardScaler或MinMaxScaler缩放输入数据可能会有所帮助。

Answer 1

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"try-break"命令来避免for在每次出现错误时停止，而是跳过这些错误。

（要查看try命令，请执行以下操作：https://docs.python.org/2/tutorial/errors.html)