使用logmodel.fit(X,y)时，Python sklearn库错误“无效类型提升”

我正在尝试使用sklearn库构建逻辑回归模型。在我创建一个培训和测试数据集之前，一切都很顺利(按照本教程)，但是当我执行“logmodel.fit(X=InDep_Train,y=Dep_Train)”时，情况就不同了。我收到以下错误。 我不断收到这个“无效的类型提升”错误在logmodel。适合的步骤。不确定是否有人收到了。试图在互联网上找到解决方案，但没有相关的情况下，我发现这个错误。

    File "<Folder Path>/PythonFile.py", line 120, in <module>

    logmodel.fit(X=InDep_Train,y=Dep_Train)
  File "<Folder Path>\venv\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py", line 1525, in fit
    accept_large_sparse=solver != 'liblinear')
  File "<Folder Path>\venv\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 739, in check_X_y
    estimator=estimator)
  File "<Folder Path>\venv\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 459, in check_array
    dtype_orig = np.result_type(*array.dtypes)
  File "<_array_function_ internals>", line 6, in result_type
TypeError: invalid type promotion

InDep_Train是类'pandas.core.frame.DataFrame'。 Dep_Train是类'pandas.core.series.Series' 我试图通过使用来修复这个问题

from pandas.plotting import register_matplotlib_converters

但这并没有改变什么。 问题来源StackOverflow 地址：/questions/59378950/python-sklearn-library-error-invalid-type-promotion-while-using-logmodel-fitx