IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexedが解決できない

機械学習の”ランダムフォレスト法による回帰”をしている．
参考書”機械学習しませんか”を見ている.
エラーが解決しないので教えて欲しい．

$ python3 ml145.py 
Traceback (most recent call last):
  File "ml145.py", line 19, in <module>
    train_target = train_target[:,0]
IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

# -*- coding: utf-8 -*-
from sklearn import datasets
from sklearn import model_selection
from sklearn import ensemble

#アイリスデータをセット
iris = datasets.load_iris()

#最初の３データを説明変数に
data = iris.data[:,0:3]

#最後の１データを目的変数に
target = iris.data[:,3:4]

#データを取り分け
train_data, test_data, train_target, test_target = model_selection.train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=1)

#配列の次元数を変更
train_target = train_target[:,0]#ここがおかしいようだ．
test_target = test_target[:,0]

#モデルを学習
clf = ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100)
clf.fit(train_data, train_target)

#モデルの検証
score = clf.score(test_data, test_target)
print('score=' + str(score))

#予測
predicted = clf.predict([[4.0, 2.0, 3.0]])
print('predict=' + str(predicted))

使用するデータ（iris）の中身は以下の画像のようなもので，今回は０〜２列を説明変数に，３列目を目的変数としてやる

train_target = train_target[:,0]

この文の意味もいまいちわかっていない．
","の左側が行を，右側が列の範囲を指定していることはわかった．
だからこの文ではtrain_targetの0列目のすべての中身を代入しているのだろうけど，注釈には”配列の次元数を変更”とある．おそらく{[a],[b],[c],...} →　{[a,b,c,...]}みたいなことをしているのではないかと思うのだか．

meg_

2020/11/25 08:56

train_targetのshapeはどうなっていますか？

otaka

2020/11/25 13:00

エラーが発生した文とその下の文をすべてコメントアウトし以下の文を追加しました． print('train_target=' + str(train_target.shape)) 結果 $ python3 ml145.py train_target=(105,) となりました．

otaka

2020/11/25 13:03

ご返信ありがとうございます．

meg_

2020/11/25 13:20

エラーメッセージの通りtrain_targetは1次元配列のようですね。ですので、train_target[:,0]のような操作は不可ですね。書籍の誤植か読み間違いはありませんか？

otaka

2020/11/25 14:28

＃データの取り分け train_data, test_data, train_target, test_target = model_selection.train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=1) これを＃データの取り分け train_data, test_data, train_target, test_target = model_selection.train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=1) こうしたら通りました．結果は書籍とだいたい同じになりました．この場合のtrain_targetは(105, 1)で二次元配列でした．書籍のコードと違うのですがこれが正しいのでは？と思っています．書籍の読者サポートをみましたが正誤表は見つけられませんでした．読者サポート＞http://www.socym.co.jp/support/s-1163