如果 Y 为列向量，则它必须包含正整数类别编号。这是为什么

Y 作为列向量包含正整数类别编号的原因是因为在许多机器学习任务中，类别通常被编码为离散的整数值。这些整数值可以表示不同的类别或标签。使用整数编码有几个好处：

1. 易于处理：整数编码可以直接用于算法和模型中，而无需进行额外的处理或转换。

2. 内存效率：整数编码通常比其他形式的编码（如字符串）更节约内存，尤其是当类别数量较大时。

3. 数值计算：整数编码允许进行一些数值计算，如计算类别之间的距离或进行统计分析。

注意，整数编码并不是唯一的类别编码方式，还有其他编码方法，如独热编码（one-hot encoding）等。选择何种编码方式取决于具体的任务和模型要求。