使用KNN回归预测输出值时遇类型错误求助

错误核心原因：训练数据的目标变量（y）包含字符串类型数据，KNN回归计算预测值时需要对邻居的目标值取均值，字符串与数值（float）无法执行加法运算，因此报错。

排查与解决步骤 #

• 检查训练数据集的目标列（y），确认是否存在非数值内容（比如带单位的文本、字符串形式的缺失值、分类标签等）。
• 将目标列转换为数值类型，示例代码如下：

  import pandas as pd
  
  # 假设y是pandas Series格式的目标变量
  # 强制转换为数值，无法转换的内容设为缺失值
  y = pd.to_numeric(y, errors='coerce')
  # 删除包含缺失值的行（或根据需求填充缺失值）
  y_clean = y.dropna()
  # 同步清理对应的特征数据集X，保证行索引一致
  X_clean = X.loc[y_clean.index]
  

• 同时确认预测输入new_data的所有特征均为数值类型，避免因输入类型不匹配引发其他错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者manoj