Python 2.7 装配模型时出现AssertError错误

我有一个小数据集，它的行数少于2000行。我试图用

ML

拟合一个

线性回归模型

，数据集只有一个

特征

（我已经标准化了），在模型拟合后，我使用

回归评估器

和度量指标

R2

和

RMSE

对其进行评估。然后我注意到误差很大，因此决定创建更多的人工特征，以便更好地描述现象。为了实现这一点，我创建了以下

UDF

（注意，我检查了它是否有效）

在此之后，我修改了我的

DataFrame

以添加更多功能，使用

addFeaturesUDF

，我可以在下面显示它

dtBoosted = dt.withColumn("features", addFeaturesUDF(col("features")))
dtBoosted.show(5)
#+--------+-----+----------+--------------------+
#|    date|price|   feature|            features|
#+--------+-----+----------+--------------------+
#|733946.0| 9.92|[733946.0]|[0.0,0.0,0.0,0.0,...|
#|733948.0| 8.05|[733948.0]|[4.88997555012224...|
#|733949.0| 8.05|[733949.0]|[7.33496332518337...|
#|733950.0| 7.91|[733950.0]|[9.77995110024449...|
#|733951.0| 7.91|[733951.0]|[0.00122249388753...|
#+--------+-----+----------+--------------------+
# only showing top 5 rows

而且有效，但当我尝试拟合模型时，它显示出

---

有什么问题？我做错了什么？它与一个功能和一些其他功能一起工作

看起来像是数字问题。@zero323还有其他数据类型可以使用吗？

dtBoosted = dt.withColumn("features", addFeaturesUDF(col("features")))
dtBoosted.show(5)
#+--------+-----+----------+--------------------+
#|    date|price|   feature|            features|
#+--------+-----+----------+--------------------+
#|733946.0| 9.92|[733946.0]|[0.0,0.0,0.0,0.0,...|
#|733948.0| 8.05|[733948.0]|[4.88997555012224...|
#|733949.0| 8.05|[733949.0]|[7.33496332518337...|
#|733950.0| 7.91|[733950.0]|[9.77995110024449...|
#|733951.0| 7.91|[733951.0]|[0.00122249388753...|
#+--------+-----+----------+--------------------+
# only showing top 5 rows

dtTrain, dtValidation = dtBoosted.randomSplit([0.75, 0.25], seed=107)
lr = LinearRegression(maxIter=100, labelCol="price", featuresCol="features")
lrm = lr.fit(dtTrain)