获取线性回归 C++ 的 -nan(ind) 错误答案

【问题标题】：Getting -nan(ind) error for linear regression C++获取线性回归 C++ 的 -nan(ind) 错误
【发布时间】：2021-03-21 00:04:16
【问题描述】：

我正在实现一个线性回归算法，以使用程序从 csv 文件中读取的一些价格值来生成市场价格预测。但是，对于某些生成的值，输出显示 -nan(ind) 错误。

B0 表示当 X=0 且 B1 为回归系数时 Y 的值（这表示因变量的变化基于自变量的单位变化）。误差值是B0和B1的预测值的误差。

LinearRegression 类从 csv 文件中获取另一个类创建的向量，并将向量中的价格值分配给 X 和 Y 数组。

Product: BTC/USDT
Final Values are: B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-5352

Product: DOGE/BTC
Final Values are: B0=2.85961e-07 B1=9.47116e-14 error=-2.63192e-08

Product: DOGE/USDT
Final Values are: B0=0.00144125 B1=2.39817e-06 error=-0.00022323

Product: ETH/BTC
Final Values are: B0=0.0189528 B1=0.000414906 error=-0.00296171

Product: ETH/USDT
Final Values are: B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-117.329

线性回归.cpp

#include "LinearRegression.h"
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>

/*sorts based on absolute min value or error*/
bool LinearRegression::custom_sort(double a, double b) 
{
    double ax = std::abs(a-0);
    double bx = std::abs(b-0);
    return ax < bx;
}

void LinearRegression::gradientDescent(std::vector<OrderBookEntry>& ordersX, std::vector<OrderBookEntry>& ordersY)
{
    /*Intialization Phase*/
    double err; // for calculating error on each stage
    double b0 = 0; // represents the value of y when x = 0
    double b1 = 0; // represents the change in y based on the unit change in x
    double alpha = 0.01; // learning rate
    std::vector<double>error; // array to store all error values

    /*Training Phase*/
    for (int i = 0; i < 200; i++) // loop 200 times since there are 50 values and I want 4 epochs
    {
        int index = i % 50; // for accessing index after every epoch
        double p = b0 + b1 * ordersX[index].price; // calculate prediction
        err = p - ordersY[index].price; // calculate error
        b0 = b0 - alpha * err;
        b1 = b1 - alpha * err * ordersX[index].price;
        error.push_back(err);
    }

    std::sort(error.begin(), error.end(), &LinearRegression::custom_sort); // sorting based on error values
    std::cout << "Final Values are: " << "B0=" << b0 << " " << "B1=" << b1 << " " << "error=" << error[0] << std::endl;
    std::cout << std::endl;
}

值似乎溢出了。

Product: BTC/USDT
B0=53.52 B1=286918 error=-5352
B0=-1.53829e+07 B1=-8.24746e+10 error=1.53829e+09
B0=4.42182e+12 B1=2.37074e+16 error=-4.42183e+14
B0=-1.27144e+18 B1=-6.8188e+21 error=1.27144e+20
B0=3.65976e+23 B1=1.96425e+27 error=-3.65977e+25
B0=-1.05437e+29 B1=-5.65961e+32 error=1.05437e+31
B0=3.03864e+34 B1=1.63144e+38 error=-3.03865e+36
B0=-8.75964e+39 B1=-4.70329e+43 error=8.75967e+41
B0=2.52572e+45 B1=1.35635e+49 error=-2.52573e+47
B0=-7.28392e+50 B1=-3.91165e+54 error=7.28395e+52
B0=2.10128e+56 B1=1.12879e+60 error=-2.10129e+58
B0=-6.0662e+61 B1=-3.26004e+65 error=6.06622e+63
B0=1.75227e+67 B1=9.41843e+70 error=-1.75227e+69
B0=-5.06252e+72 B1=-2.72117e+76 error=5.06254e+74
B0=1.4633e+78 B1=7.86881e+81 error=-1.4633e+80
B0=-4.23258e+83 B1=-2.27668e+87 error=4.23259e+85
B0=1.22524e+89 B1=6.59392e+92 error=-1.22525e+91
B0=-3.54875e+94 B1=-1.90989e+98 error=3.54876e+96
B0=1.02847e+100 B1=5.53833e+103 error=-1.02848e+102
B0=-2.98238e+105 B1=-1.60601e+109 error=2.98239e+107
B0=8.64847e+110 B1=4.65727e+114 error=-8.6485e+112
B0=-2.50817e+116 B1=-1.35078e+120 error=2.50818e+118
B0=7.27685e+121 B1=3.92018e+125 error=-7.27688e+123
B0=-2.11186e+127 B1=-1.1377e+131 error=2.11187e+129
B0=6.13003e+132 B1=3.30292e+136 error=-6.13005e+134
B0=-1.78027e+138 B1=-9.59566e+141 error=1.78028e+140
B0=5.17428e+143 B1=2.79014e+147 error=-5.17429e+145
B0=-1.5051e+149 B1=-8.11909e+152 error=1.50511e+151
B0=4.38024e+154 B1=2.36314e+158 error=-4.38025e+156
B0=-1.27505e+160 B1=-6.87965e+163 error=1.27505e+162
B0=3.715e+165 B1=2.0061e+169 error=-3.71501e+167
B0=-1.08336e+171 B1=-5.85049e+174 error=1.08336e+173
B0=3.16242e+176 B1=1.70942e+180 error=-3.16243e+178
B0=-9.24162e+181 B1=-4.9963e+185 error=9.24166e+183
B0=2.70125e+187 B1=1.46044e+191 error=-2.70126e+189
B0=-7.89927e+192 B1=-4.2726e+196 error=7.89929e+194
B0=2.31098e+198 B1=1.24997e+202 error=-2.31098e+200
B0=-6.76224e+203 B1=-3.65832e+207 error=6.76226e+205
B0=1.97988e+209 B1=1.07151e+213 error=-1.97988e+211
B0=-5.79898e+214 B1=-3.13841e+218 error=5.799e+216
B0=1.69851e+220 B1=9.19241e+223 error=-1.69852e+222
B0=-4.97593e+225 B1=-2.69352e+229 error=4.97595e+227
B0=1.45827e+231 B1=7.89507e+234 error=-1.45827e+233
B0=-4.27794e+236 B1=-2.31801e+240 error=4.27796e+238
B0=1.25859e+242 B1=6.83369e+245 error=-1.2586e+244
B0=-3.71086e+247 B1=-2.0151e+251 error=3.71088e+249
B0=1.09502e+253 B1=5.95039e+256 error=-1.09502e+255
B0=-3.23726e+258 B1=-1.76121e+262 error=3.23727e+260
B0=9.60347e+263 B1=5.23657e+267 error=-9.6035e+265
B0=-2.85728e+269 B1=-1.55905e+273 error=2.85729e+271
B0=8.35796e+274 B1=4.48066e+278 error=-8.35799e+276
B0=-2.40228e+280 B1=-1.28797e+284 error=2.40229e+282
B0=6.90536e+285 B1=3.70228e+289 error=-6.90539e+287
B0=-1.98555e+291 B1=-1.06486e+295 error=1.98556e+293
B0=5.71528e+296 B1=3.06749e+300 error=-5.7153e+298
B0=-1.64656e+302 B1=-8.83838e+305 error=1.64656e+304
B0=inf B1=inf error=-inf
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=inf
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
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B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)

Product: ETH/USDT
B0=1.17329 B1=137.662 error=-117.329
B0=-159.298 B1=-18703.8 error=16047.1
B0=21805 B1=2.56029e+06 error=-2.19643e+06
B0=-2.98522e+06 B1=-3.50584e+08 error=3.00702e+08
B0=4.08941e+08 B1=4.8046e+10 error=-4.11926e+10
B0=-5.60438e+10 B1=-6.5845e+12 error=5.64527e+12
B0=7.68169e+12 B1=9.02644e+14 error=-7.73773e+14
B0=-1.05514e+15 B1=-1.24231e+17 error=1.06282e+17
B0=1.45221e+17 B1=1.70978e+19 error=-1.46276e+19
B0=-1.99914e+19 B1=-2.35429e+21 error=2.01366e+21
B0=2.75449e+21 B1=3.2459e+23 error=-2.77448e+23
B0=-3.80181e+23 B1=-4.4849e+25 error=3.82935e+25
B0=5.25454e+25 B1=6.20037e+27 error=-5.29256e+27
B0=-7.26757e+27 B1=-8.57946e+29 error=7.32012e+29
B0=1.01069e+30 B1=1.19916e+32 error=-1.01796e+32
B0=-1.41271e+32 B1=-1.67607e+34 error=1.42281e+34
B0=1.97455e+34 B1=2.34266e+36 error=-1.98868e+36
B0=-2.76135e+36 B1=-3.27792e+38 error=2.7811e+38
B0=3.8645e+38 B1=4.58828e+40 error=-3.89212e+40
B0=-5.4218e+40 B1=-6.45205e+42 error=5.46045e+42
B0=7.64965e+42 B1=9.13339e+44 error=-7.70386e+44
B0=-1.08302e+45 B1=-1.2932e+47 error=1.09066e+47
B0=1.53631e+47 B1=1.83788e+49 error=-1.54714e+49
B0=-2.1836e+49 B1=-2.61243e+51 error=2.19897e+51
B0=3.10432e+51 B1=3.71452e+53 error=-3.12616e+53
B0=-4.41571e+53 B1=-5.2858e+55 error=4.44675e+55
B0=6.29338e+55 B1=7.54515e+57 error=-6.33754e+57
B0=-8.98433e+57 B1=-1.07722e+60 error=9.04726e+59
B0=1.28377e+60 B1=1.54054e+62 error=-1.29276e+62
B0=-1.83724e+62 B1=-2.20625e+64 error=1.85008e+64
B0=2.63373e+64 B1=3.16576e+66 error=-2.6521e+66
B0=-3.78114e+66 B1=-4.54731e+68 error=3.80748e+68
B0=5.44207e+68 B1=6.55779e+70 error=-5.47988e+70
B0=-7.85387e+70 B1=-9.47068e+72 error=7.90829e+72
B0=1.13452e+73 B1=1.36839e+75 error=-1.14237e+75
B0=-1.63956e+75 B1=-1.97795e+77 error=1.65091e+77
B0=2.37008e+77 B1=2.85942e+79 error=-2.38648e+79
B0=-3.42728e+79 B1=-4.13605e+81 error=3.45098e+81
B0=4.96088e+81 B1=5.99092e+83 error=-4.99515e+83
B0=-7.19026e+83 B1=-8.68868e+85 error=7.23987e+85
B0=1.04287e+86 B1=1.26026e+88 error=-1.05006e+88
B0=-1.51315e+88 B1=-1.82918e+90 error=1.52358e+90
B0=2.1965e+90 B1=2.65557e+92 error=-2.21163e+92
B0=-3.18977e+92 B1=-3.85755e+94 error=3.21173e+94
B0=4.63367e+94 B1=5.60388e+96 error=-4.66557e+96
B0=-6.73142e+96 B1=-8.14093e+98 error=6.77776e+98
B0=9.78307e+98 B1=1.18366e+101 error=-9.85038e+100
B0=-1.42254e+101 B1=-1.72127e+103 error=1.43232e+103
B0=2.06894e+103 B1=2.50376e+105 error=-2.08316e+105
B0=-3.01155e+105 B1=-3.64699e+107 error=3.03224e+107
B0=4.24917e+107 B1=4.98438e+109 error=-4.27928e+109
B0=-5.81026e+109 B1=-6.82206e+111 error=5.85275e+111
B0=7.95277e+111 B1=9.33795e+113 error=-8.01088e+113
B0=-1.08878e+114 B1=-1.27866e+116 error=1.09673e+116
B0=1.4915e+116 B1=1.75235e+118 error=-1.50239e+118
B0=-2.04404e+118 B1=-2.40152e+120 error=2.05896e+120
B0=2.80168e+120 B1=3.29215e+122 error=-2.82212e+122
B0=-3.84833e+122 B1=-4.53097e+124 error=3.87635e+124
B0=5.29652e+124 B1=6.23596e+126 error=-5.335e+126
B0=-7.29132e+126 B1=-8.58662e+128 error=7.34428e+128
B0=1.00462e+129 B1=1.18385e+131 error=-1.01192e+131
B0=-1.3866e+131 B1=-1.63574e+133 error=1.39665e+133
B0=1.91645e+133 B1=2.26142e+135 error=-1.93032e+135
B0=-2.65065e+135 B1=-3.12912e+137 error=2.66981e+137
B0=3.68623e+137 B1=4.3736e+139 error=-3.71274e+139
B0=-5.15246e+139 B1=-6.11302e+141 error=5.18932e+141
B0=7.20164e+141 B1=8.54422e+143 error=-7.25316e+143
B0=-1.00713e+144 B1=-1.19553e+146 error=1.01433e+146
B0=1.40947e+146 B1=1.67345e+148 error=-1.41954e+148
B0=-1.97745e+148 B1=-2.35321e+150 error=1.99155e+150
B0=2.79e+150 B1=3.33115e+152 error=-2.80977e+152
B0=-3.95e+152 B1=-4.71657e+154 error=3.9779e+154
B0=5.60326e+154 B1=6.70318e+156 error=-5.64276e+156
B0=-7.96409e+156 B1=-9.52811e+158 error=8.02013e+158
B0=1.13222e+159 B1=1.35477e+161 error=-1.14018e+161
B0=-1.61051e+161 B1=-1.92785e+163 error=1.62183e+163
B0=2.29534e+163 B1=2.75188e+165 error=-2.31144e+165
B0=-3.27679e+165 B1=-3.92887e+167 error=3.29974e+167
B0=4.6822e+167 B1=5.61868e+169 error=-4.71497e+169
B0=-6.70082e+169 B1=-8.0467e+171 error=6.74764e+171
B0=9.6058e+171 B1=1.15462e+174 error=-9.67281e+173
B0=-1.37907e+174 B1=-1.6585e+176 error=1.38867e+176
B0=1.98485e+176 B1=2.39177e+178 error=-1.99864e+178
B0=-2.86448e+178 B1=-3.45417e+180 error=2.88433e+180
B0=4.13784e+180 B1=4.99081e+182 error=-4.16649e+182
B0=-5.97986e+182 B1=-7.21402e+184 error=6.02124e+184
B0=8.64423e+184 B1=1.04289e+187 error=-8.70403e+186
B0=-1.25001e+187 B1=-1.50851e+189 error=1.25865e+189
B0=1.80934e+189 B1=2.18502e+191 error=-1.82184e+191
B0=-2.62245e+191 B1=-3.16896e+193 error=2.64054e+193
B0=3.80358e+193 B1=4.59646e+195 error=-3.8298e+195
B0=-5.5188e+195 B1=-6.67144e+197 error=5.55683e+197
B0=8.01114e+197 B1=9.68548e+199 error=-8.06633e+199
B0=-1.16338e+200 B1=-1.40693e+202 error=1.17139e+202
B0=1.69e+202 B1=2.04386e+204 error=-1.70164e+204
B0=-2.4551e+204 B1=-2.96918e+206 error=2.472e+206
B0=3.5681e+206 B1=4.31706e+208 error=-3.59266e+208
B0=-5.18832e+208 B1=-6.27787e+210 error=5.224e+210
B0=7.54589e+210 B1=9.13177e+212 error=-7.59777e+212
B0=-1.09838e+213 B1=-1.33014e+215 error=1.10593e+215
B0=1.54977e+215 B1=1.81792e+217 error=-1.56075e+217
B0=-2.11913e+217 B1=-2.48816e+219 error=2.13463e+219
B0=2.90056e+219 B1=3.40576e+221 error=-2.92175e+221
B0=-3.97101e+221 B1=-4.66356e+223 error=4.00001e+223
B0=5.43984e+223 B1=6.3912e+225 error=-5.47955e+225
B0=-7.45508e+225 B1=-8.75887e+227 error=7.50948e+227
B0=1.02184e+228 B1=1.20072e+230 error=-1.02929e+230
B0=-1.40357e+230 B1=-1.65255e+232 error=1.41379e+232
B0=1.93176e+232 B1=2.27439e+234 error=-1.9458e+234
B0=-2.65931e+234 B1=-3.13173e+236 error=2.67863e+236
B0=3.6641e+236 B1=4.31778e+238 error=-3.69069e+238
B0=-5.05726e+238 B1=-5.96592e+240 error=5.0939e+240
B0=6.98972e+240 B1=8.24789e+242 error=-7.0403e+242
B0=-9.6675e+242 B1=-1.14126e+245 error=9.7374e+244
B0=1.34445e+245 B1=1.59515e+247 error=-1.35412e+247
B0=-1.87922e+247 B1=-2.22955e+249 error=1.89266e+249
B0=2.6266e+249 B1=3.11627e+251 error=-2.64539e+251
B0=-3.67322e+251 B1=-4.36038e+253 error=3.69948e+253
B0=5.14066e+253 B1=6.10345e+255 error=-5.17739e+255
B0=-7.21221e+255 B1=-8.58267e+257 error=7.26362e+257
B0=1.01758e+258 B1=1.21495e+260 error=-1.02479e+260
B0=-1.44065e+260 B1=-1.72024e+262 error=1.45083e+262
B0=2.04363e+262 B1=2.4448e+264 error=-2.05804e+264
B0=-2.90468e+264 B1=-3.47512e+266 error=2.92512e+266
B0=4.12944e+266 B1=4.94115e+268 error=-4.15849e+268
B0=-5.87388e+268 B1=-7.0313e+270 error=5.91518e+270
B0=8.37161e+270 B1=1.00367e+273 error=-8.43035e+272
B0=-1.19512e+273 B1=-1.43295e+275 error=1.20349e+275
B0=1.7077e+275 B1=2.04926e+277 error=-1.71966e+277
B0=-2.44394e+277 B1=-2.93481e+279 error=2.46102e+279
B0=3.50345e+279 B1=4.21118e+281 error=-3.52789e+281
B0=-5.02977e+281 B1=-6.04894e+283 error=5.06481e+283
B0=7.23918e+283 B1=8.72333e+285 error=-7.28948e+285
B0=-1.04474e+286 B1=-1.25981e+288 error=1.05198e+288
B0=1.50916e+288 B1=1.82026e+290 error=-1.51961e+290
B0=-2.18099e+290 B1=-2.63111e+292 error=2.19608e+292
B0=3.15275e+292 B1=3.80367e+294 error=-3.17456e+294
B0=-4.55906e+294 B1=-5.50188e+296 error=4.59058e+296
B0=6.59908e+296 B1=7.96927e+298 error=-6.64467e+298
B0=-9.56466e+298 B1=-1.15579e+301 error=9.63065e+300
B0=1.38725e+301 B1=1.67643e+303 error=-1.39682e+303
B0=-2.01283e+303 B1=-2.43322e+305 error=2.0267e+305
B0=2.92184e+305 B1=3.53251e+307 error=-2.94197e+307
B0=-inf B1=-inf error=inf
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-inf
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
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B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)
B0=-nan(ind) B1=-nan(ind) error=-nan(ind)

Sample data

【问题讨论】：

也许不是问题，我不确定abs(a) < abs(b) 是否是严格的弱排序。（如果不是那么它可以解释问题）
largest_prime_is_463035818 是正确的，因为 NaN 值搞砸了。需要检查 NaN 并处理这种特殊情况。
但是，如果没有 NaN 值，那么 abs(a) < abs(b) 是一个有效的严格弱排序。即使使用 NaN，在我看来它仍然是一个严格的弱排序，因为 Nan 值是无法比较的，即使它们之间也是如此
您的测试用例中的ordersX.size() 是什么？另外，int index = i % 5; 是否应该只运行大小为 50 数组的第一个 5 元素？
@dxiv ordersX.size() 是 50。int index = i % 5; 是一个错误，它应该是 int index = i % 50;。我已经编辑过了。

标签： c++ linear-regression nan

【解决方案1】：

（评论太长了。）

OP 的问题是关于修复实现，但实际问题在于算法，或者可能是算法做出的一些未说明的假设。

正如评论中提到的，代码是从Machine Learning using C++: A Beginner’s Guide to Linear and Logistic Regression 借来的。声称它对线性回归建模是基于以下示例。

在本教程的范围内，我们将使用这个数据集：

x y

1 1

2 3

3 3

4 2

5 5

6 5

我们将在前 5 个值上训练我们的数据集并在最后一个值上进行测试：

[ ... ]

我们将输入测试值 6。我们得到的答案是 4.9753，非常接近 5。恭喜！我们刚刚完成了用 C++ 构建的线性回归模型，而且参数也很好。

x	y
1	1
2	3
3	3
4	2
5	5
6	5

一个小问题是发布的code 有一个错字，其中double x[] = {1, 2, 4, 3, 5}; 被错误地使用而不是double x[] = {1, 2, 3, 4, 5};。一旦错字被纠正，估计值下降到4.852，仍然接近5，只是与引用的值不同。

然而，真正的问题是该算法在其他样本数据上的表现几乎没有那么好。假设我们采用与上述相同的数据集，并将 x 轴重新缩放 10 倍。

x	y
10	1
20	3
30	3
40	2
50	5
60	5

预计x = 60 的估计值仍会接近y = 5。相反，迭代会发散，the end result is:

The value predicted by the model= 5.74768e+09

【讨论】：

好的，感谢您的帮助，但现在我又回到了原点，因为我不知道如何编写代码来生成预测。你有什么建议吗？
@ahmadalibin Simple linear regressions 是一个经过充分研究的问题。您首先需要确定您的目标并选择一种算法，然后——而且只有这样——才考虑代码。