BayesianGaussianMixture-学习多个学科

Question

我想训练具有多个主题的贝叶斯高斯混合模型（隐马尔可夫模型）。我正在使用scikit-learn库这样做（https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.mixture.BayesianGaussianMixture.html#sklearn.mixture.BayesianGaussianMixture.fit），但是我找不到可以告诉该库的地方，所有观察结果都不只是一个主题，而是几个主题。

目前我的代码只是：

model = mix.GaussianMixture(n_components=2, 
                            covariance_type="full", 
                            n_init=100, 
                            random_state=7).fit(dataframe)

我的数组如下：

array([( 50121, 0), ( 50121, 1), ( 50121, 1), ..., (362374, 1),
       (362374, 1), (362374, 1)],
      dtype=[('user_id', '<i8'), ('correct', '<i8')])

显然，由于dataframe有两列，所以很麻烦。

我收到此错误：

ValueError: Can't cast from structure to non-structure, except if the structure only has a single field.

非常感谢您的帮助！