变量 X 和目标变量 y 的形状匹配报错With n_samples=1, test_size=0.3 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

这个错误提示表明你设置的训练集大小和测试集大小不合适，导致生成的训练集为空。具体来说，你设置了 `n_samples=1` 表示你的数据集只有1个样本，然后又设置了 `test_size=0.3` 表示测试集占数据集的30%，但是这个比例在只有1个样本的情况下是无法实现的，因为你至少需要一个样本来组成训练集和测试集。

要解决这个问题，你需要调整 `n_samples`、`test_size` 和 `train_size` 这三个参数中的至少一个，以确保训练集和测试集都至少包含一个样本。例如，你可以将 `n_samples` 设置为2，`test_size` 设置为0.5，`train_size` 设置为None，即：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.5, train_size=None)

这样可以确保测试集和训练集都至少包含一个样本。当然，具体的参数设置还需要根据你的数据集大小和分布来进行调整。

相关问题

With n_samples=0, test_size=0.3 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

这个错误提示意味着在使用 `train_test_split` 函数时，训练集的大小为 0，这通常是由于 `test_size` 参数过大或者 `train_size` 参数未设置导致的。

具体来说，如果 `test_size=0.3`，表示测试集占总数据集的 30%，那么训练集占总数据集的比例就是 1-0.3=0.7。如果数据集的样本数量太少，比如只有 1 个样本，那么 30% 的测试集就只能包含 0 个样本，此时训练集的大小就为 0。

解决这个问题的方法有两种：

1. 减小 `test_size` 参数的值。可以将 `test_size` 参数设置为比较小的值，例如 0.1 或 0.2，以保证训练集的大小不为 0。

2. 设置 `train_size` 参数的值。可以设置 `train_size` 参数的值，以保证训练集的大小不为 0。例如，可以将 `train_size` 参数设置为一个比较小的值，例如 0.1 或 0.2，以保证训练集的大小不为 0。

下面是一个示例代码，展示了如何使用 `train_test_split` 函数，并设置了 `train_size` 参数的值：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设 X 和 y 分别表示输入特征和目标变量
# 将数据集按照 7:3 的比例划分为训练集和测试集
# 并且指定训练集的大小为 0.7
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7, random_state=42)

# 输出训练集和测试集的大小
print("训练集大小：", X_train.shape, y_train.shape)
print("测试集大小：", X_test.shape, y_test.shape)

在上面的代码中，我们使用 `train_size` 参数指定了训练集的大小为 0.7，这样可以保证训练集的大小不为 0。

total_bedrooms_mean=data['total_bedrooms'].mean() data['total_bedrooms'].fillna(total_bedrooms_mean,inplace=True) onehot=pd.get_dummies((data[['ocean_proximity']]),prefix='ocean_proximity') data.drop(columns = ['ocean_proximity'],inplace=True) X=pd.concat([data['longitude'],data['latitude'],data['housing_median_age'],data['total_rooms'],data['total_bedrooms'],data['population'],data['households'],data['median_income'],onehot],axis=1) y=[data["median_house_value"]] def split_dataset(): # 读取数据集 #dataset = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18], [19, 20]] # 从填空中读取测试集比例 test_size = float(entry.get()) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size,random_state=42) huafen=(f'X_train: {X_train}, X_test: {X_test}, y_train: {y_train}, y_test: {y_test}') a6=Text(root) a6.place(x=2000, y=100,height=100,width=500) a6.insert(END, huafen)报错With n_samples=1, test_size=0.2 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

;
default:
break;
}
printf("排序成功！\n");
}

3. 学生信息的输入

// 学生信息的输入
Student *input_student() {
Student *stu = (Student*)malloc(sizeof(Student));
这个错误提示表明在使用 `train_test_split` 函数时，测试集的大小为数据集大小的 20%，但 if (stu == NULL) {
printf("Error: 内存分配失败！\n");
exit(0);
}
是数据集中的样本数量不足以生成训练集和测试集，导致生成的训练集为空。这 printf("请输入学生信息：\n");
printf("学号：");
scanf("%d", &stu->id);
printf可能是由于数据集中的样本数量太少所致。

你可以检查一下数据集中的样本数量("姓名：");
scanf("%s", stu->name);
printf("年龄：");
scanf("%d", &stu->age);
printf("性别：");
scanf(" %c", &stu->gender);
printf("专业：");
scanf("%，看看它们是否足够。如果数据集中的样本数量不足以生成训练集和测试集，你s", stu->major);
stu->next = NULL;
return stu;
}

完整的学生信息管理系统如需要考虑使用更小的测试集或者收集更多的数据。

另外，你的代码中也存在一些下：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

// 学生信息结构体
typedef问题。在将目标变量 `y` 定义为 `[data["median_house_value"]]` 时，它的形状 struct student {
int id; // 学号
char name[20]; // 姓名
int age; // 年龄
char gender; // 性别
char major[20]; // 专业
struct student *next; // 单链表的是 `(1, n_samples)`，应该将其转换为 `(n_samples,)` 的形状，即：

y = data["median_house_value"].values

这里使用 `.values` 将其转换为 `numpy` 数组，并指针域
} Student;

// 学生信息结点类型
typedef struct student_node {
Student *head; // 单链表且不需要用 `[ ]` 将其包裹。