スタッキングをしようとするとタイプエラーが発生する

Question

ここではいくつかの助けに感謝します...スタッキングを実装しようとしていますが、このコードに基づいて、私はTypeError: object of type 'generator' has no len()を取得し続けます。誰でもこれを修正する方法を知っていますか？どうもありがとう。

{'gb': array([ 5176163.73806255, 6717797.72382604, 7079943.66873864, ..., 
     12224999.12632363, 6632903.39968627, 7314008.41080324]), 
'nn': <generator object _as_iterable at 0x7f535ca0a780>, 
'rf': array([ 3525000. , 6713017.2, 5577500. , ..., 11708300. , 
      6255000. , 6290000. ]), 
'true': 1715  5200000.0 
17126  6796548.0 
28143  7300000.0 
10037 12581315.0 
16133  7500000.0 
17356  6450000.0 
28348  7300000.0 
24818  6100000.0 
2240  5000000.0 
25878  3300000.0 
8533  4058255.0 
4374  5063160.0 
29140  6200000.0 
16599  3606128.0 
5647  6500000.0 
4878  4347200.0 
30267  7500000.0 
18793  4762800.0 
22865  5850000.0 
20585  6600000.0 
1166  3000000.0 
21417  6100000.0 
13557  4200000.0 
8716  10000000.0 
1486  8000000.0 
7916  4650776.0 
28010  8600000.0 
21926  5972181.0 
3567  4498491.0 
6729  6850000.0 
      ...  
1224  5550000.0 
19234  5100000.0 
1201  9500000.0 
11412  5000000.0 
27141  6623516.0 
28107  6800000.0 
19347  3834328.0 
17965  8300000.0 
18584  6440000.0 
11473  6518400.0 
16907 11200000.0 
28412  5950000.0 
18744  5700000.0 
15247  7000000.0 
19411  6907232.0 
3185  8000000.0 
6348  3413300.0 
19544  4800000.0 
21309 12800000.0 
10733  5107200.0 
17367  6900000.0 
11761 14500000.0 
27435  7251680.0 
13039  6300000.0 
1966  12800000.0 
3664  4506800.0 
3626  4467294.0 
25682 15250000.0 
8988  1000000.0 
24637  7700000.0 
Name: price_doc, dtype: float64, 
'xgb': array([ 4634399. , 5984703. , 6499839.5, ..., 12502588. , 
      6457020.5, 7572096. ], dtype=float32)} 

Answer 1

が異なる反復をしようとした後、これは働いていたコードです：

y_lr = clf_lr.predict(X_test)  # Linear 
y_rf = forest.predict(X_test)  # Random Forest 
y_gb = clf_gb.predict(X_test)  # Gradient Boosting 

dtest = xgb.DMatrix(X_test) 
y_xgb = clf_xgb.predict(dtest) # XGBoost 

y_nn = model_nn.predict(X_test) # DNN 

stack = pd.DataFrame(data={'lr':y_lr, 'gb':y_gb, 'xgb':y_xgb, 'nn':y_nn, 'true':y_test}) 

は、これは私がちょうどdata = {'rf':y_rf, 'gb':y_gb, 'xgb':y_xgb, 'nn':y_nn, 'true':y_test}と印刷data行うときに私が得るものです！

y_lr = list(clf_lr.predict(X_test))  # Linear 
y_rf = list(forest.predict(X_test))  # Random Forest 
y_gb = list(clf_gb.predict(X_test))  # Gradient Boosting 

dtest = xgb.DMatrix(X_test) 
y_xgb = list(clf_xgb.predict(dtest)) # XGBoost 

y_nn = list(model_nn.predict(X_test)) # DNN 

stack = pd.DataFrame({'lr':y_lr, 'gb':y_gb, 'xgb':y_xgb,'nn':y_nn, 'true':y_test})