could not convert string to float: 'Iris-virginica' がどう解決されるのかわかりません

前提・実現したいこと

各アルゴリズムの正解率を比較するプログラムを書きたいです

発生している問題・エラーメッセージ

AdaBoostClassifier の正解率 =  0.9666666666666667
BaggingClassifier の正解率 =  1.0
BernoulliNB の正解率 =  0.26666666666666666
CalibratedClassifierCV の正解率 =  0.9333333333333333
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-27eeaded6346> in <module>
     25 
     26     #学習して評価する
---> 27     clf.fit(x_train, y_train)
     28     y_pred = clf.predict(x_test)
     29     print(name,"の正解率 = " , accuracy_score(y_test, y_pred))

（中略）

ValueError: could not convert string to float: 'Iris-virginica'
エラーメッセージ

該当のソースコード

python
1import pandas as pd
2from sklearn.model_selection import train_test_split
3from sklearn.metrics import accuracy_score
4import warnings
5from sklearn.utils.testing import all_estimators
6
7#あやめデータの読み込み
8iris_data = pd.read_csv("iris.csv", encoding="utf-8")
9
10#あやめデータをラベルと入力データに分離する
11y = iris_data.loc[:,"Name"]
12x = iris_data.loc[:,["SepalLength", "SepalWidth", "PetalLength", "PetalWidth"]]
13
14#学習用とテスト用に分離する
15x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, train_size = 0.8, shuffle=True)
16
17
18#classifierのアルゴリズムをすべて取得する
19warnings.filterwarnings('ignore')
20allAlgorithms = all_estimators(type_filter="classifier")
21
22for(name, algorithm) in  allAlgorithms:
23    #各アルゴリズムのオブジェクトを作成
24    clf = algorithm()
25    
26    #学習して評価する
27    clf.fit(x_train, y_train)
28    y_pred = clf.predict(x_test)
29    print(name,"の正解率 = " , accuracy_score(y_test, y_pred))
30
31```
32
33### 試したこと
34
35
36ここに問題に対して試したことを記載してください。
37
38
39### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
40
41ここにより詳細な情報を記載してください。
42ちなみにiris.csvのファイルは
43https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/pandas/tests/data/iris.csv
44のやつです。