为什么在 lr.fit() 中需要使用 .values.ravel() 处理训练数据标签？

在使用 sklearn 进行逻辑回归模型训练时，调用 lr.fit(X_train_data.iloc[indices[0],], y_train_data.iloc[indices[0],].values.ravel())，其中 y_train_data.iloc[indices[0],] 需要使用 .values.ravel() 是因为在 sklearn 中，训练数据的标签 y 通常需要是一个一维数组，而不是 DataFrame 或 Series 对象。而 y_train_data.iloc[indices[0],] 返回的是一个 Series 对象，因此需要使用 .values.ravel() 将其转换为一维数组。这样做可以确保模型训练时标签的格式正确，避免出现错误。