我试着用正规方程的方法做线性回归。在我的数据中，我有n=143特征和m=13000培训示例。我知道当特征数大于10000时，不推荐使用正态方程法。但我只有143个特征。我的代码返回'nan'作为θ(线性系数)的数组。在

在我的csv文件中没有标题的数据。因此，我在csv文件中的数据如下所示(只有前15个培训示例，还没有一列)：2;1;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;3;0;1;0;0;0;0;0;1986;9;1;16;5;1;1.65;1;0;0;0;4;2;1;0;0;0;1;1;0;0;0;0;2.8;1;0;15000

2;1;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;6;0;0;1;0;0;0;0;2006;8;0;23;5;2;1.65;1;0;0;0;2;2.23;1;0;0;0;1;1;0;0;0;0;2.79;1;0;12900

1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;4;0;1;0;0;0;0;0;1987;6;0;29;6;2;1;0;1;0;0;2;1;0;1;0;0;2.12;0;1;0;0;0;2.8;3;0;23438

2;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;2009;3;0;56;5;3;1;1;0;0;0;4;2;1;0;0;0;2;1;0;0;0;0;2.79;1;0;67000

1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;10;0;1;0;0;0;0;0;1978;5;1;115;6;2;2;1;0;0;0;4;2;1;0;0;0;3;0;1;0;0;0;2.8;3;0;230000

3;1;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;6;0;0;1;0;0;0;0;2006;7;0;250;4.93;4;4;1;0;0;0;3.91;2.23;0;0;1;0;2.12;0;0;1;0;0;3;2;0;224000

1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;8;0;0;1;0;0;0;0;2007;3;0;31;5;2;1;1;0;0;0;3.91;2.23;0;1;0;0;2.12;0;1;0;0;0;2.79;1;0;45000

1;1;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;4;0;1;0;0;0;0;0;1975;8;1;31;6;3;2;1;0;0;0;4;2;1;0;0;0;2;0;1;0;0;0;2.79;2;0;66000

1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;5;0;0;0;1;0;0;0;1992;1;1;32;5;2.52;1.65;0;1;0;0;3.91;2.23;0;1;0;0;2.12;0;0;1;0;0;2.79;1;0;34000

1;1;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;3;0;0;1;0;0;0;0;2012;16;1;32;5;2;2;1;0;0;0;4;2;1;0;0;0;2;1;0;0;0;0;2.79;1;0;36000

2;1;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;8;0;1;0;0;0;0;0;1977;3;0;33;6;2;1.65;1;0;0;0;4;2.23;0;1;0;0;2.12;0;1;0;0;0;2.79;1;0;38000

2;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;8;0;0;1;0;0;0;0;2007;3;0;33;4.93;2;1;1;0;0;0;4;2.23;0;1;0;0;2.12;1;0;0;0;0;2.79;2;0;37000

1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;8;0;1;0;0;0;0;0;1990;3;0;33;5;2;1;1;0;0;0;4;2;1;0;0;0;2;1;0;0;0;0;2.79;1;0;38000

2;1;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;8;0;0;1;0;0;0;0;2012;4;0;33;5;2;2;1;0;0;0;4;4;1;0;0;0;2;1;0;0;0;0;2.79;1;0;45000

3;1;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;7;0;0;0;0;1;0;0;1982;1;1;35;5;2;1.65;1;0;0;0;4;2.23;0;0;0;1;2;1;0;0;0;0;2.7;1;0;45000

注意：数据包含如此多的零和一的原因是我对一些特性使用了虚拟编码。有些功能有相当数量的类。

Python代码：

^{pr2}$

此公式用于法方程：

程序输出(θ数组)：[[ nan]

[ nan]

[ nan]

[ nan]

[ nan]

...

[ nan]]

同样在程序中，我试图通过代码检查矩阵的条件数：print np.linalg.cond(data)

这行代码也返回了'nan'

但这一行检查矩阵秩的代码：print np.linalg.matrix_rank(data)

返回0。在

我需要澄清一下发生了什么事。我不知道是什么错了，为什么我得到{}。在