ValueError: Must have at least 1 validation dataset for early stopping.

ValueError: "Must have at least 1 validation dataset for early stopping." 这个错误通常是当你在使用机器学习库（如Keras、PyTorch或Scikit-learn等）进行模型训练时遇到的。"Early stopping"是一种常用的正则化技术，它会在验证误差不再下降时停止训练，防止过拟合。

在设置早期停止时，你需要提供一个验证数据集供模型评估其性能。这个验证集在每次训练轮次之后都会被用来计算验证误差，如果连续几次验证误差都没有改进，就会认为模型已经过拟合，训练就会提前终止。

如果你看到这个错误，那意味着你在调用支持早停的训练函数时，忘记或漏掉了设置验证数据集的部分。解决方法是检查以下代码：

1. 确保你在训练函数（如`model.fit()`）中指定了`validation_data`参数，传递的是一个包含验证数据集的数组或Dataloader实例。
2. 如果你是通过交叉验证做早停，可能忘记了将交叉验证拆分为训练集和验证集。

例如，在Keras中：

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=100,
                    validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss')])

确保在`validation_data`部分传入了验证数据集。如果仍然有问题，检查你的数据分割是否正确，以及早期停止回调的配置是否合适。