Удаление элементов из списка и строк из массива numpy, когда условие выполняется в Python

Я пишу алгоритм, чтобы классифицировать твиты в моем наборе данных как положительные/отрицательные, и я хочу проверить его точность. Чтобы сделать это и найти наилучшее возможное решение, я хочу иметь базовый уровень (используя классические алгоритмы ML). После предварительной обработки твитов, вдохновленный соответствующей работой, я сначала изучил модель Bag-of-Words, и мне удалось успешно запустить код и рассчитать точность и Fscore. После некоторой предварительной обработки текста и разделения набора данных на набор поездов и набор тестов:

from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test1, y_train, y_test1 = train_test_split(X, y, test_size = 0.11, random_state = 0)

Я хочу иметь возможность исключить все твиты, помеченные как отрицательные, из тестового набора (оставив только положительные) и рассчитать точность, отзыв и Fscore алгоритма (а затем сделать то же самое для твитов, помеченных как положительные) . Я пытался сделать это так:

finRow = len(X_test1) 
finCol = len(X_test1[0])

for o in range(0, finrow):
    if y_test1[o]== 1:
       del y_test1[o]
       X_test1 = np.delete(X_test1, o, axis=0)

но я получаю эту ошибку:

Traceback (most recent call last):

File "<ipython-input-4-5ed18876a8b5>", line 2, in <module>
if y_test1[o]== 1:

IndexError: list index out of range

X_test1 содержит твиты и имеет размер 1102 x 564, а y_test1 содержит нули и единицы (твит положительный или отрицательный) и имеет размер 1102. Ошибка появляется в 774-я итерация, когда длина y_test1 уменьшается с 1102 до 774.

Теперь я попытался сделать это и так:

a = 1
for o in range(0, finrow):
    if (y_test1[o] == 1 and o <= finrow - a):
       del y_test1[o]
       a = a + 1
       X_test1 = np.delete(X_test1, o, axis=0)

но я все еще получаю ту же ошибку, и я не знаю, является ли это лучшим подходом к удалению строк матрицы и элементов списка, потому что, когда я проверяю значения y_test1 я остались некоторые (несколько, не все - как в начале) элементы, которые должны были быть удалены.

Я новичок в этом, и я понятия не имею, где моя ошибка.