在我的课程中，我们必须使用python和通用模块（numpy，sklearn等）实现有效的交通信号灯识别算法
在我的simple_train数据集中，有209张图片，其中每张图片上都没有，一个或多个交通信号灯。为简化起见，我修改了加载算法，使其仅返回单个交通信号灯（如果有一个或多个）。
我的独立数据集（图片数组）的形状为（209，720，1280，3），我注意到我必须将其重塑为2d数组-所以我的要素集数组的形状为（209，2764800 ）。
现在，我遇到了棘手的问题。每个交通信号灯由四个坐标（x_min，x_max，y_min和y_max）组成。这意味着对于前三张图片，我的标签如下所示：
array([None, None, (610, 351, 615, 358), ... ])
在前两张图片中，没有交通信号灯，但是在第三张图片中，有一个具有给定边界的交通信号灯。
调用MLPClassifier的.fit函数会收到以下错误消息：
ValueError：未知标签类型：（array（[None，None，（610，351，615，358），...]）
如何修改标签才能使其正常工作？