无法使用neurolab训练数据集

Question

我尝试使用neurolab对数据集进行分类，但我得到了错误“AssertionError”，因为现在我的代码是

names = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k']
dataset = pandas.read_csv('./glass.data', sep= ',', names = names)
# dataset = np.genfromtxt('./glass.data', delimiter=',')
Y = np.array(dataset['k'].values)
del dataset['k']
del dataset['a']
X = np.array(dataset.values)
multilayer = neuro.net.newff([[1, 7]], [10, 1])
multilayer.trainf = neuro.train.train_gd

error = multilayer.train(X, Y, epochs = 1000, show = 100, goal = 0.01)

其中，Y是类，X是属性（我将在稍后进行训练和测试）。 my X包含以下数据：

[[ 1.52101 13.64     4.49    ...  8.75     0.       0.     ]
 [ 1.51761 13.89     3.6     ...  7.83     0.       0.     ]
 [ 1.51618 13.53     3.55    ...  7.78     0.       0.     ]
 ...
 [ 1.52065 14.36     0.      ...  8.44     1.64     0.     ]
 [ 1.51651 14.38     0.      ...  8.48     1.57     0.     ]
 [ 1.51711 14.23     0.      ...  8.62     1.67     0.     ]]

我还尝试了X和Y上的重塑，但这也不起作用，如果有人想查看整个数据集，这里是链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/glass/