为什么我的线性回归得到的是NaN值，而不是学习？

线性回归模型得到NaN值而不是学习的原因可能有以下几种情况：

1. 数据缺失或异常值：在进行线性回归时，如果数据中存在缺失值或异常值，可能会导致计算结果为NaN。在处理数据之前，需要先进行数据清洗和预处理，确保数据的完整性和准确性。
2. 特征选择问题：线性回归模型的性能受到所选择的特征的影响。如果选择的特征与目标变量之间没有线性关系，或者特征之间存在多重共线性，可能导致模型无法学习有效的权重，从而得到NaN值。
3. 过拟合问题：过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集或新数据上表现较差。如果训练数据量过小或模型复杂度过高，可能导致模型过拟合，无法泛化到新的数据上，从而得到NaN值。
4. 学习率设置不当：线性回归模型通常使用梯度下降算法进行参数优化。如果学习率设置过大或过小，可能导致梯度下降过程中无法收敛，从而得到NaN值。需要适当调整学习率，并进行多次实验找到最优的学习率。
5. 数据量不足：线性回归模型需要足够的数据量来学习有效的权重。如果数据量过小，可能导致模型无法学习到准确的权重，从而得到NaN值。需要确保数据量足够，并考虑使用其他更复杂的模型。

总结起来，线性回归得到NaN值而不是学习可能是由于数据缺失、异常值、特征选择问题、过拟合、学习率设置不当或数据量不足等原因导致的。在解决该问题时，需要进行数据清洗、特征选择、模型调参等步骤，以提高模型的性能和准确性。