我正在尝试编写一个使用小批量梯度下降法的多元线性回归的Python代码。在运行预测函数时遇到了一个问题。xFeat是一个形状为 n x d 的nd-array。beta是一个系数数组。yHat是预测值。

def predict(self, xFeat):        X = np.array(xFeat)        yHat = np.zeros(len(X))        for i in range(X.shape[1]):            yHat += X[:, i] * self.beta[i]          return yHat

错误:

    yHat += X[:, i] * self.beta[i] TypeError: 'NoneType' 对象不可索引

希望我提供的信息足够。如果需要更多信息，请告诉我。

回答：

你的beta列表在某处被设置为None。None总是没有数据且不可索引的。

这个错误意味着你试图索引一个类型为None的对象。NoneType是None对象的类型——它代表没有值。