当你的回归结果与实际或常识严重背离时，请复核你的数据集吧，往往是数据错误导致的。严格上讲，在回归之前，从多个维度，进行数据清洗，是非常必要的，正所谓“rubbish in ,rubbish out",数据错误，结果如何正确呢？同时，数据清洗，不仅仅存在于对原始数据，对于经过一系列变换的数据，比如对数化、中心化或者标准化变换后的数据，也要注意检核。此外，应注意及时保存并替换原数据集。