Predykcja do 10 losowo wybranych zdjęć

Mam takie zadanie , że musze wybrać 10 losowych zdjęć a następnie zrobić do tych 10 zdjęć predykcje , mam problem z:

This solver needs samples of at least 2 classes in the data, but the data contains only one class: 0

chodzi o dwie klasy danych a jest tylko jedna

Nie wiem własnie jak to rozwiązać?

picture = []
for i in range(10):
    chosen_picture = random.choice(original_0)
    picture.append(chosen_picture)


    folder_pic= r"C:\Kodilla\sign langugage\Data\0"
data_pic = []
for file in picture:
    img = cv2.imread(os.path.join(folder_pic, file))
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    data_pic.append(img)

    X = np.array(data_pic)

y = np.array([0]*len(data_pic))

X_test_pic = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], -1))

X_test_pic = np.mean(X_test, axis=3)

X_train_pic = np.mean(X_train, axis=3)

X_train_pic = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], -1))

scaler_2var = StandardScaler()
X_train_standardized = scaler_2var.fit_transform(X_train_pic)
X_test_standardized = scaler_2var.transform(X_test_pic)

model_lr = LogisticRegression()
model_lr.fit(X_train_standardized, y_train)
predictions_lr = model_lr.predict(X_test_standardized)

W tym miejscu mam ten błąd

This solver needs samples of at least 2 classes in the data, but the data contains only one class: 0

Nie możesz wytrenować modelu klasyfikacji, który wymaga przynajmniej dwóch klas, ponieważ twoje dane zawierają tylko jedną klasę. U ciebie, wartości klasy y są ustawione na 0, co oznacza, że ​​wszystkie zdjęcia, które wybrałeś, należą do jednej klasy, musisz wybrać zdjęcia z przynajmniej dwóch klas lub dodać więcej zdjęć do każdej klasy, aby mieć co najmniej dwie klasy.

Ale jak to zrobić aby były dwie klasy? I można było obliczyć te predykcje. Bo mam polecenie predykcji dla 10 zdjęć.