def log_reg_train(self, data_train, target_train):
        logreg = linear_model.LogisticRegression()
        logreg.fit(data_train, target_train)  #обучение
        self.__st_model = pickle.dumps(logreg)  #сохранение модели
        
    def log_reg_test(self, data_test, target_test):
        data_test_norm = self.normalization(data_test) #нормализация тестовых данных   
        logreg = pickle.loads(self.__st_model) #загрузка сохранённой модели
        predicted = logreg.predict(data_test_norm) #тестирование
        print(classification_report(target_test, predicted))    #вывод результатов 

 ... in check_array
    array = array.astype(np.float64)
ValueError: setting an array element with a sequence. 

  self.__st_model = pickle.dumps(logreg)  #сохранение модели

 logreg = pickle.loads(self.__st_model) #загрузка сохранённой модели

 if __name__ == '__main__':
    classifier = LogReg()   
    inp = classifier.load_data('spambase.data.txt') #загрузка данных
    data = classifier.division(inp) #разделение на обучающую выборку и тестовую
    norm_train, coefs = classifier.normalization(data[0])   #нормализация обучающей выборки
    train = classifier.log_reg_train(norm_train, data[1])   #обучение
    norm_test, coefs = classifier.normalization(data[2], coefs) # нормализация тестовой выборки
    test = classifier.log_reg_test(norm_test, data[3])  # тестирование

   data_test_norm = self.normalization(data_test) #нормализация тестовых данных