Python 如何解决XGBoost SoftmaxMultiClassObj:标签必须在[0，num_类）错误中？

我正在使用XGBoost构建一个模型，根据省和地区代码预测冠状病毒感染。数据集：

我已拆分数据，但当我尝试设置模型时，出现以下错误：

XGBoostError: [16:16:15] C:/Users/Administrator/workspace/xgboost- 
win64_release_1.0.0/src/objective/multiclass_obj.cu:115: 
SoftmaxMultiClassObj: label must be in [0, num_class).

代码如下：

train = df[['RegionCode','ProvinceCode']].astype(int)
test = df['TotalPositiveCases'].astype(int)
X_test, X_train, y_test, y_train = train_test_split(train, test, 
test_size=0.30, random_state=42)

train = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
test = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)

param = {
'max_depth':4,
'eta':0.3,
'objective': 'multi:softmax',
'num_class': 3}
epochs = 10

model = xgb.train(param, train, epochs)

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model属性是我得到错误的地方

当目标要素中的标签多于num_class参数中提到的标签时，会出现此错误

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您应该检查您的目标功能是否多于num_类参数，或者您可以做的是打印target.unique（），因为数据中可能有一些null或NAN。

如果目标功能中的标签多于num_类参数中提到的标签，则会出现此错误

您应该检查您的目标是否有比num_类参数更多的功能，或者您可以做的是打印target.unique（），因为数据中可能有一些null或NAN