数据挖掘 - 为什么分类器链要求至少 2 个类，当我有它时 - 吾爱随笔录

我正在使用带有逻辑回归的分类器链，当我尝试使用 fit 时，我得到

这个求解器需要数据中至少 2 个类的样本，但数据只包含一个类：1

但我很确定我的数据中有两个类，这是我的X_test

<5825x2000 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
    with 219990 stored elements in Compressed Sparse Row format>

我有这个作为我的y_train：

array([[1, 0, 0, ..., 0, 1, 0],
       [1, 0, 0, ..., 1, 1, 0],
       [1, 0, 0, ..., 0, 1, 0],
       ...,
       [1, 0, 0, ..., 1, 1, 0],
       [1, 0, 0, ..., 0, 1, 0],
       [1, 0, 0, ..., 0, 1, 0]])

这是我要运行的部分

cc_clf = ClassifierChain(LogisticRegression(penalty='l1', C=1, dual=False, solver='liblinear'))
cc_clf.fit(X_train, y_train)
cc_y_pred = cc_clf.predict(X_test)

我是否错误地使用了分类器链？当我将相同的数据传递给一个 vs 休息时，它可以工作。

clf = OneVsRestClassifier(classifier1)
clf.fit(X_train, y_train)