这个问题通常发生在使用Autogluon框架的TabularPredictor类别预测时。它是由于传入的数据不是以整数为索引的数组，而是以字符串为索引的字典造成的。

为了解决这个问题，首先需要确保传入的数据是以整数索引的数组。另外，可以使用Python的pandas库来转换字典为DataFrame对象。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor

# 加载数据
data = {'column1': [1, 2, 3], 'column2': ['A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

# 转换数据类型
df['column1'] = df['column1'].astype(int)

# 将DataFrame转换为TabularDataset对象
dataset = TabularDataset(df)

# 训练模型并预测
predictor = TabularPredictor(label='label').fit(dataset)
test_data = TabularDataset(df)
predictor.predict(test_data)

这个示例代码中，首先创建了一个包含整数和字符串类型的字典。然后使用pandas库将字典转换为DataFrame对象，并将字符串类型的数据转换为整数类型。 最后，使用TabularDataset对象向TabularPredictor进行训练和预测，这将避免TypeErrors的发生。