ValueError: Invalid classes inferred from unique values of `y` in XGBoost

I’m new to the Data Science field and I’m trying to apply XGBoost in a table having 5 rows × 46 columns

and my last column is my target column.

import sys
!{sys.executable} -m pip install xgboost
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

x=df_null_mean.iloc[:,:-1]
y=df_null_mean.iloc[:,-1]
x_cols=x.columns

# Splitting the dataset into the Training set and Test set
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0)

# Fitting XGBoost to the training data
my_model = xgb.XGBClassifier()
my_model.fit(x_train, y_train)

and the error I’m getting is

ValueError: Invalid classes inferred from unique values of `y`.  Expected: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
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 648 649 650 651 652 653], got [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
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 642 647 650 659 665 673 674 680 684 685 688 691 703 710 713 714 715 716
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 889 892 894 898 900 902]

Can anyone help me with the resolution?

import sys
!{sys.executable} -m pip install xgboost
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

x=df_null_mean.iloc[:,:-1]
y=df_null_mean.iloc[:,-1]
x_cols=x.columns

# Splitting the dataset into the Training set and Test set
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0)

# Fitting XGBoost to the training data
my_model = xgb.XGBClassifier()
my_model.fit(x_train, y_train)

Answer

I think you need to have the class numerotated from 0 to n-1 where n is your number of class. Try this:

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
y_train = le.fit_transform(y_train)