Python 2.7 scikit学习类型为'；非类型'；没有len（）

我只是尝试在Azure ML中使用python中的SGD来训练一个简单的逻辑回归模型，但是当我运行代码时，它总是会出错。更令人困惑的是，错误只出现在第8个历元中，而没有出现在任何一个历元中。如果有人能告诉我为什么会出现这样的错误以及如何避免，我将不胜感激。我已经包括了下面的代码和错误

from sklearn.linear_model import SGDClassifier
    #Import data
    cadd_dir = '.\\Script Bundle\\theano\\data\\'
    ClinVar_ESP_dir = '.\\Script Bundle\\theano\\data\\'
    #load data    
    X_tr = numpy.load(os.path.join(cadd_dir, 'training.X.npz'))
    X_tr = scipy.sparse.csr_matrix((X_tr['data'], X_tr['indices'], X_tr['indptr']), shape=X_tr['shape'])
    y_tr = numpy.load(os.path.join(cadd_dir, 'training.y.npy'))
    #Train model
    print('Train SGD Logistic Regression')
    alpha = 1e-2
    clf = SGDClassifier(loss="log", penalty='l2', alpha=alpha, random_state=None, shuffle=False, n_iter=10, verbose=1, n_jobs=1)
    clf.fit(X_tr, y_tr)




#Error
"[Information]         -- Epoch 7
[Information]         Norm: 0.40, NNZs: 641, Bias: 0.000623, T: 186214000, Avg. loss: 0.670200
[Information]         Total training time: 43.97 seconds.

[Information]         -- Epoch 8
[Error]         Caught exception while executing function: Traceback (most recent call last):
[Error]           File "C:\server\invokepy.py", line 211, in batch
[Error]             xdrutils.XDRUtils.DataFrameToRFile(outlist[i], outfiles[i], True)
[Error]           File "C:\server\XDRReader\xdrutils.py", line 51, in DataFrameToRFile
[Error]             attributes = XDRBridge.DataFrameToRObject(dataframe)
[Error]           File "C:\server\XDRReader\xdrbridge.py", line 40, in DataFrameToRObject
[Error]             if (len(dataframe) == 1 and type(dataframe[0]) is pd.DataFrame):
[Error]         TypeError: object of type 'NoneType' has no len()
[Information]         Norm: 0.40, NNZs: 641, Bias: 0.000623, T: 212816000, Avg. loss: 0.669797
[Information]         Total training time: 50.21 seconds.

[Information]         -- Epoch 9
[Information]         Norm: 0.40, NNZs: 641, Bias: 0.000622, T: 239418000, Avg. loss: 0.669482
[Information]         Total training time: 56.46 seconds."

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您的程序正在创建常规输出（“[信息]”）和错误消息（“[错误]”），但Azure ML Studio的构建只是为了显示一个输出日志，因此这两种类型的消息都已写入同一文件。更令人困惑的是，每种类型的消息在写入日志时都经历了不同的延迟。这就解释了为什么错误消息中会包含有关训练第8纪元的信息消息，尽管这两个消息是不相关的

这些错误是由函数引发的，这些函数应该在模块运行结束时导出Python脚本的结果。要在Azure ML中正常运行，您的代码需要包装在名为

azureml\u main（）

（作为模板包含在新的执行Python脚本模块中）的函数中

azureml_main（）

需要返回一个

pandas

DataFrame

。我不确定您想要返回什么，因为您的代码只适合一个模型，但以下内容可能会有所帮助：

from sklearn.linear_model import SGDClassifier
import numpy
import scipy
import pandas as pd

cadd_dir = '.\\Script Bundle\\theano\\data\\'
ClinVar_ESP_dir = '.\\Script Bundle\\theano\\data\\'

def azureml_main(input_df1 = None, input_df2 = None):
    #load data    
    X_tr = numpy.load(os.path.join(cadd_dir, 'training.X.npz'))
    X_tr = scipy.sparse.csr_matrix((X_tr['data'], X_tr['indices'], X_tr['indptr']), shape=X_tr['shape'])
    y_tr = numpy.load(os.path.join(cadd_dir, 'training.y.npy'))
    #Train model
    print('Train SGD Logistic Regression')
    alpha = 1e-2
    clf = SGDClassifier(loss="log", penalty='l2', alpha=alpha, random_state=None, shuffle=False, n_iter=10, verbose=1, n_jobs=1)
    clf.fit(X_tr, y_tr)
    return(pd.DataFrame([]))

---

另外，您是否正在与MSR的Jenn/Nicolo合作进行变异效应预测？如果不是，您应该ping它们

您的程序正在创建常规输出（“[信息]”）和错误消息（“[错误]”），但Azure ML Studio的构建只是为了显示一个输出日志，因此这两种类型的消息都已写入同一文件。更令人困惑的是，每种类型的消息在写入日志时都经历了不同的延迟。这就解释了为什么错误消息中会包含有关训练第8纪元的信息消息，尽管这两个消息是不相关的

这些错误是由函数引发的，这些函数应该在模块运行结束时导出Python脚本的结果。要在Azure ML中正常运行，您的代码需要包装在名为

azureml\u main（）

（作为模板包含在新的执行Python脚本模块中）的函数中

azureml_main（）

需要返回一个

pandas

DataFrame

。我不确定您想要返回什么，因为您的代码只适合一个模型，但以下内容可能会有所帮助：

from sklearn.linear_model import SGDClassifier
import numpy
import scipy
import pandas as pd

cadd_dir = '.\\Script Bundle\\theano\\data\\'
ClinVar_ESP_dir = '.\\Script Bundle\\theano\\data\\'

def azureml_main(input_df1 = None, input_df2 = None):
    #load data    
    X_tr = numpy.load(os.path.join(cadd_dir, 'training.X.npz'))
    X_tr = scipy.sparse.csr_matrix((X_tr['data'], X_tr['indices'], X_tr['indptr']), shape=X_tr['shape'])
    y_tr = numpy.load(os.path.join(cadd_dir, 'training.y.npy'))
    #Train model
    print('Train SGD Logistic Regression')
    alpha = 1e-2
    clf = SGDClassifier(loss="log", penalty='l2', alpha=alpha, random_state=None, shuffle=False, n_iter=10, verbose=1, n_jobs=1)
    clf.fit(X_tr, y_tr)
    return(pd.DataFrame([]))

另外，您是否正在与MSR的Jenn/Nicolo合作进行变异效应预测？如果不是，你应该打电话给他们