Ошибка функции lm () линейной модели: NA / NaN / Inf в вызове внешней функции (аргумент 1)

Скажем, у меня есть data.frame a

Я использую

m.fit <- lm(col2 ~ col3 * col4, na.action = na.exclude)

col2 , имеет несколько значений NA , col3 и col4 имеют значения меньше 1.

Я продолжаю получать

Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 
NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)

Я проверил список рассылки и, похоже, это из-за NA s в col2 ], но я попытался использовать na.action = na.exclude / omit / pass , но, похоже, ни один из них не работает. Я снова протестировал lm на первых 10 записях, определенно не потому, что NA s.Проблема с этим предупреждением в том, что все результаты Google, кажется, указывают на NA .

Я неправильно истолковал ошибку или неправильно использовал lm ?

Данные находятся в kaggle . Я моделирую данные MonthlyIncome , используя линейную регрессию (так как я не мог заставить работать определенное семейство glm ). Я создал свои собственные переменные для использования, но если вы попытаетесь смоделировать MonthlyIncome с уже имеющимися переменными, это не удастся.