为何我的Multinomial_Regression代码会触发KeyError异常？

运行以下代码时触发KeyError:1异常：

arguments = {'Epoch':6000, 'LearningRate':0.005}

SoftmaxRegression = Multinomial_Regression(X_train,y_train,arguments)

SoftmaxRegression.fit(X_train,y_train)

报错堆栈信息：

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   3360             try:
-> 3361                 return self._engine.get_loc(casted_key)
   3362             except KeyError as err:

7 frames
pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

KeyError: 1

The above exception was the direct cause of the following exception:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   3361                 return self._engine.get_loc(casted_key)
   3362             except KeyError as err:
-> 3363                 raise KeyError(key) from err
   3364 
   3365         if is_scalar(key) and isna(key) and not self.hasnans:

KeyError: 1

其中Multinomial_Regression是参考从零实现多分类逻辑回归的代码构建的自定义类，以下是排查方向：

• 检查y_train的结构：如果是pandas的Series或DataFrame，查看其索引/列名，确认是否存在键1。可通过y_train.index（Series）或y_train.columns（DataFrame）查看具体索引信息。
• 自定义类可能默认输入的标签是numpy数组格式，若传入的是pandas对象，代码中类似y[1]的索引操作会被pandas解析为查找索引键而非位置索引，导致找不到键1。
• 检查Multinomial_Regression的fit方法内部，是否存在对标签数据进行整数索引的逻辑，比如尝试访问第1类标签或第1列数据，而当前y_train的索引结构不匹配。
• 临时解决方案：将X_train和y_train转换为numpy数组后传入，比如使用X_train.to_numpy()、y_train.to_numpy()（pandas 0.24+版本），规避pandas索引逻辑带来的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ifcheprogrammer