skmultilearn MLkNN-IndexError：索引1684超出范围

如何解决skmultilearn MLkNN-IndexError：索引1684超出范围

我正在尝试对以下数据运行ML-kNN，这是该文件的代码段：

example of datafile

每行中的最后一个值是目标，它以

的形式表示为二进制向量

我的代码：

names = ['sex'，'bmi'，'distol'，'systol'，'br1'，'br2'，'br3'，'br4'， 'br5'，'br6'， 'br7'，'br8'，'br9'，'br10'，'br11'，'br12'，'br13'，'br14'，'br15'，'br16'， 'br17'，'br18'，'br19'，'br20'，'br21'，'br22'，'br23'，'br24'，'br25'，'br26'， 'ue1'，'ue2'，'ue3'，'ue4'，'ue5'，'ue6'，'ue7'，'ue8'，'ue9'，'ue10'，'ue11'， 'ue12'，'lf1'，'lf2'，'lf3'，'lf4'，'lf5'，'lf6'，'lf7'，'lf8'，'lf9'，'lf10'， 'lf11'，'lf12'，'lf13'，'lf14'，'lf15'，'lf16'，'lf17'，'lf18'，'lf19'， 'lf20'，'dClass']

# add header to the dataframe
df = pd.read_csv(data,header=None,names=names)

设置训练数据列和目标变量

y_df = df['dClass']
X_df = df.drop(columns=['dClass'])

# encode labels
enc = preprocessing.LabelEncoder()
y = np.array(enc.fit_transform(df['dClass']))
X = np.array(X_df)

# split the dataset
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=42)

分类器= MLkNN（k = 20）

# train
classifier.fit(X_train,y_train)

# predict
predictions = classifier.predict(X_test)

classifier.fit（）似乎引起以下错误：

IndexError：索引（1684）超出范围

这是完整的堆栈跟踪：

输入文件名：test.csv /Users/brendanmutton/PycharmProjects/chronicMLpred/venv/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py:70：FutureWarning：将n_neighbors = 20用作关键字args。从0.25版开始，将它们作为位置参数传递将导致错误 未来警告） 追溯（最近一次通话）： 文件“ /Applications/PyCharm.app/Contents/helpers/pydev/pydevd.py”，行1741，在 主要（） 文件“ /Applications/PyCharm.app/Contents/helpers/pydev/pydevd.py”，行1735，在主目录中 全局= debugger.run（setup ['file']，None，None，is_module） 运行中的文件“ /Applications/PyCharm.app/Contents/helpers/pydev/pydevd.py”，行1135 pydev_imports.execfile（file，globals，locals）＃执行脚本 execfile中的文件“ /Applications/PyCharm.app/Contents/helpers/pydev/_pydev_imps/_pydev_execfile.py”，第18行 exec（compile（contents +“ \ n”，file，'exec'），glob，loc） 文件“ /Users/brendanmutton/PycharmProjects/chronicMLpred/venv/chronicMLpred.py”，第171行，位于 主要（） 主目录中的文件“ /Users/brendanmutton/PycharmProjects/chronicMLpred/venv/chronicMLpred.py” mlPred = mlknn（X_train，X_test，y_train） 文件“ /Users/brendanmutton/PycharmProjects/chronicMLpred/venv/chronicMLpred.py”，第77行，在mlknn中 classifier.fit（X_train，y_train） 文件“ /Users/brendanmutton/PycharmProjects/chronicMLpred/venv/lib/python3.7/site-packages/skmultilearn/adapt/mlknn.py”，适合第218行 self._cond_prob_true，self._cond_prob_false = self._compute_cond（X，self._label_cache） _compute_cond中的第175行“ /Users/brendanmutton/PycharmProjects/chronicMLpred/venv/lib/python3.7/site-packages/skmultilearn/adapt/mlknn.py” deltas = label_info [邻居[instance]，：]。sum（axis = 0） getitem 中的文件“ /Users/brendanmutton/PycharmProjects/chronicMLpred/venv/lib/python3.7/site-packages/scipy/sparse/_index.py”，第33行 行，col = self._validate_indices（key） _validate_indices中的第137行“ /Users/brendanmutton/PycharmProjects/chronicMLpred/venv/lib/python3.7/site-packages/scipy/sparse/_index.py” 行= self._asindices（row，M） _asindices中的文件“ /Users/brendanmutton/PycharmProjects/chronicMLpred/venv/lib/python3.7/site-packages/scipy/sparse/_index.py”，行169 提高IndexError（'索引（％d）超出范围'％max_indx） IndexError：索引（1684）超出范围

有人可以帮我弄清楚我做错了什么吗？我已经在这里呆了一段时间了，对于这里发生的事情我感到非常困惑。我对使用skmultilearn有点陌生，因此任何建议将不胜感激。谢谢！