Что произойдёт, если целевой столбец случайно остался среди признаков X?
Модель самостоятельно обнаружит лишний столбец и исключит его до обучения.
Возникнет утечка данных: оценка качества может стать искусственно завышенной.
Ошибка на тренировочных данных гарантированно обнулится при любом алгоритме.
Число признаков в X уменьшится, и sklearn откажется запускать fit.
