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.

这个警告是因为划分数据集时，测试集的比例`test_size`被设置为0.3，但是样本数量`n_samples`被设置为0。这时候训练集的大小就无法确定，因此会出现这个警告。

解决这个警告的方法有两种：

1. 调整`n_samples`的值，让其大于0，例如设置为数据集的总样本数，或者设置为一个较大的值。

2. 调整`test_size`的值，让其小于等于样本数量`n_samples`，或者将`train_size`设置为一个合适的值。例如，如果已知数据集的总样本数为1000，可以将`test_size`设置为0.3，将`train_size`设置为0.7，或者将`test_size`设置为300，将`train_size`设置为700。

总的来说，这个警告的出现说明了数据集的规模很小，需要根据实际情况进行调整。

相关问题

raise ValueError( ValueError: 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.

这个错误是由于使用了 train_test_split 函数时，指定的参数不合理导致的。具体来说，因为你设置的参数为 n_samples=0, test_size=0.3 和 train_size=None，这意味着你要从一个空数据集中划分出测试集和训练集。因此，你需要调整其中的某个参数，以确保划分出的训练集不为空。例如，你可以增加 n_samples 参数来增加数据集的大小，或者减小 test_size 参数来减少测试集的大小。

怎么解决ValueError: 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.

这个错误是因为在使用sklearn中的train_test_split函数时，指定的参数不合法导致的。其中，n_samples参数表示样本数量，test_size参数表示测试集占总样本的比例，train_size参数表示训练集占总样本的比例。如果test_size和train_size都没有被指定，那么默认的情况下test_size=0.25，train_size=0.75。

解决这个问题需要调整任意一个参数，例如增加样本数量或者减小测试集占总样本的比例。同时，也可以通过设置random_state参数来固定随机数种子，确保每次划分的结果一致。另外，如果数据集本身就非常小，可以考虑使用交叉验证等方法来进行模型评估。