有没有办法解决这个问题？
我有一个由训练数据（X_train和y_train）和测试数据（X_test，y_test）组成的数据框。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
Random_Forest_Clas_model = RandomForestClassifier(n_estimators = 1000, random_state = 42)
Random_Forest_Clas_model.fit(X_train, y_train)
Random_Forest_Clas_predict_test = Random_Forest_Clas_model.predict(X_test)
Random_Forest_Clas_accuracy_test = accuracy_score(y_test,Random_Forest_Clas_predict_test)
问题是我收到数据转换警告消息：
A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the shape of y to
(n_samples,), for example using ravel().
因此，当我尝试使用y_train.values.ravel（）或np.ravel（y_train）时，警告消失，但执行时间太长。实际上，它甚至可能无法完成运行。
在我应用的所有机器学习模型（XGBoost，RandomForestClassifier，LogisticRegression，SVC等）中都会发生这种情况。只有DecisionTreeClassifier成功运行并实际获得结果。但是其他模型显示警告，并且当我使用train_y.values.ravel（）或np.ravel（train_y）时，执行时间太长。
有什么想法吗？
我的数据框由名义分类变量（用于通过热编码从分类预测变量中的k个离散值创建k列），数字连续预测变量（整数数据类型）和名义分类变量（字符串）组成数据类型）。
我不知道问题出在哪里。
请帮助，将不胜感激。