ValueError: NoneType doesn't support sample_weight.

这个错误通常是由于在使用sklearn库中的模型进行训练时，没有正确地设置样本权重（sample_weight）导致的。建议检查一下你的代码中是否有样本权重的设置，如果没有，可以考虑在fit函数中传入sample_weight参数。

另外，也可以使用debug模式来查看具体的错误信息。将error_score参数设置为'raise'，可以在出现错误时立即抛出异常，方便调试。具体的代码示例如下：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 定义MLPClassifier模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation='relu', solver='adam', random_state=42)

# 定义AdaBoostClassifier模型，将mlp作为基础估计器
ada = AdaBoostClassifier(base_estimator=mlp, n_estimators=50, learning_rate=0.1, random_state=42)

# 使用debug模式，查看具体错误信息
ada.fit(X_train, y_train, sample_weight=sample_weight, error_score='raise')

在上述代码中，我们在fit函数中传入了sample_weight参数，同时将error_score参数设置为'raise'，以便在出现错误时立即抛出异常，方便调试。需要注意的是，在debug模式下，如果出现错误，程序会直接停止运行，需要手动检查并修正代码。