python - Python の Float エラーの無効なリテラル

Question

sklearn ライブラリを使用して Python で sklearn を使用して線形回帰を実行しようとしています。

これは、モデルのトレーニングと適合に使用したコードです。予測関数呼び出しを実行するとエラーが発生します。

train, test = train_test_split(h1, test_size = 0.5, random_state=0)

my_features = ['bedrooms', 'bathrooms', 'sqft_living', 'sqft_lot', 'floors', 'zipcode']
trainInp = train[my_features]

target = ['price']
trainOut = train[target]

regr = LinearRegression()

# Train the model using the training sets

regr.fit(trainInp, trainOut)

print('Coefficients: \n', regr.coef_)

testPred = regr.predict(test)

モデルをフィッティングした後、テストデータを使用して予測しようとすると、次のエラーがスローされます

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/gouta/PycharmProjects/MLCourse1/Python.py", line 52, in <module>
    testPred = regr.predict(test)
  File "C:\Users\gouta\Anaconda2\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py", line 200, in predict
    return self._decision_function(X)
  File "C:\Users\gouta\Anaconda2\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py", line 183, in _decision_function
    X = check_array(X, accept_sparse=['csr', 'csc', 'coo'])
  File "C:\Users\gouta\Anaconda2\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 393, in check_array
    array = array.astype(np.float64)
ValueError: invalid literal for float(): 20140604T000000

線形回帰モデルの係数は次のとおりです。

('Coefficients: \n', array([[ -5.04902429e+04,   5.23550164e+04,   2.90631319e+02,
         -1.19010351e-01,  -1.25257545e+04,   6.52414059e+02]]))

以下は、テスト データセットの最初の 5 行です。

係数の値が大きいためにエラーが発生していますか? これを修正する方法は？