尝试构建逻辑模型时出现类型错误

Question

我正在尝试创建一个基于我所拥有的临床数据库的scikit-learn的Logistic回归模型，但是我得到了一个TypeError，而我似乎没有做任何修复。
我收到了这个错误：

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix import numpy as np import csv target = [] data = [] with open('TABAK_SCORE_BINS.csv', 'r')as f:

提前感谢您的帮助！

reader = csv.reader(f, delimiter=',')
next(reader, None)
for line in reader:
    if(line[1] == 'A'):

此文件包含一堆医疗记录。基本上他们＆＃39; A＆＃39;幸存下来，或者＆＃39; E＆＃39;死了，有很多不同的临床变量。

target.append(0)
if(line[1] == 'E'):
    target.append(1)

行[1]包含＆＃39; A＆＃39;或者＆＃39; E＆＃39;告诉我们患者是否存活

data.append(line[55:])

data_arr = np.asarray(data)

行[55：]是我关心的所有变量，它们都是1或0

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, train_size=0.7, random_state=0)
log_reg = LogisticRegression()
log_reg.fit(x_train, y_train)

print(data_arr.shape)
print(data_arr.dtype)

拆分模型

for i in range(0, 10):
    print(log_reg.predict(data_arr[i].reshape(1, -1)))

形状输出为（295359,105） 并且dtype是（小于符号）U1

当我尝试使用经过训练的模型进行预测时，所有代码都会编译完成。

function my_assets() {
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