Datetime64[ns]で日付を取得したが、線形回帰のfitでTypeErrorが発生する

CSVの日付データをdatetime64[ns]型で読み込んだのですが、線形回帰のfit時にエラーが発生します。
線形回帰では、datetime64[ns]型は使えないのでしょうか？
解決策があれば、教えていただきたいと考えております。

日付データを文字列として読み込んだ場合は、fit時にエラーが出ません。

Python
1# 日付をdatetime型で取得
2train=pd.read_csv("./train.csv", parse_dates=[0]) # 日付をdatetime型で取得
3test=pd.read_csv("./test.csv", parse_dates=[0])
4submit_sample=pd.read_csv("./sample_submit.csv", header=None)
5
6df = pd.concat([train, test], sort=False)
7df.info()
8df.head(10)

実行結果(日付をdatetime型で読み込めている。)

線形回帰のFit

Python
1from sklearn.linear_model import LinearRegression
2lr = LinearRegression()
3
4lr.fit(X_train, y_train) # 線形モデルの重みを学習

エラーメッセージ

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-c639281fc274> in <module>
      1 lr = LinearRegression()
      2 
----> 3 lr.fit(X_train, y_train) # 線形モデルの重みを学習

C:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_base.py in fit(self, X, y, sample_weight)
    516         accept_sparse = False if self.positive else ['csr', 'csc', 'coo']
    517 
--> 518         X, y = self._validate_data(X, y, accept_sparse=accept_sparse,
    519                                    y_numeric=True, multi_output=True)
    520 

C:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py in _validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params)
    431                 y = check_array(y, **check_y_params)
    432             else:
--> 433                 X, y = check_X_y(X, y, **check_params)
    434             out = X, y
    435 

C:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in inner_f(*args, **kwargs)
     61             extra_args = len(args) - len(all_args)
     62             if extra_args <= 0:
---> 63                 return f(*args, **kwargs)
     64 
     65             # extra_args > 0

C:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_X_y(X, y, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric, estimator)
    812         raise ValueError("y cannot be None")
    813 
--> 814     X = check_array(X, accept_sparse=accept_sparse,
    815                     accept_large_sparse=accept_large_sparse,
    816                     dtype=dtype, order=order, copy=copy,

C:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in inner_f(*args, **kwargs)
     61             extra_args = len(args) - len(all_args)
     62             if extra_args <= 0:
---> 63                 return f(*args, **kwargs)
     64 
     65             # extra_args > 0

C:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator)
    538 
    539         if all(isinstance(dtype, np.dtype) for dtype in dtypes_orig):
--> 540             dtype_orig = np.result_type(*dtypes_orig)
    541 
    542     if dtype_numeric:

<__array_function__ internals> in result_type(*args, **kwargs)

TypeError: The DTypes <class 'numpy.dtype[float64]'> and <class 'numpy.dtype[datetime64]'> do not have a common DType. For example they cannot be stored in a single array unless the dtype is `object`.