给出的是一个简单的CSV文件：

A,B,C
Hello,Hi,0
Hola,Bueno,1

显然，实际数据集比这要复杂得多，但是这一数据再现了错误。我正在尝试为其构建一个随机森林分类器，如下所示：

cols = ['A','B','C']
col_types = {'A': str, 'B': str, 'C': int}
test = pd.read_csv('test.csv', dtype=col_types)

train_y = test['C'] == 1
train_x = test[cols]

clf_rf = RandomForestClassifier(n_estimators=50)
clf_rf.fit(train_x, train_y)

但是当我调用fit（）时，我只是得到了这个追溯：

ValueError: could not convert string to float: 'Bueno'

scikit-learn版本为0.16.1。