Test-Train Split：ValueError：float（）的无效文字：120 +

Question

在Python中执行测试序列拆分。

columns=['columns of interest']
X = df[columns]
y = df['Response_Variable']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=12345)

因此，尝试使用sklearn的DecisionTreeRegressor

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
treereg = DecisionTreeRegressor(max_depth=2, random_state=1)
treereg.fit(X_train, y_train)

运行我的代码时，我不断收到ValueError。我知道这归因于我的数据类型不一致，但是我会理解有关转换我的列（由X表示 - 对象和整数的混合）的一些说明，以产生我想要的回归。感谢。