Traceback (most recent call last): File "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DisruptionPredictor\svm.py", line 76, in <module> clf.fit(X_train[i:i+1], y_train[i:i+1]) File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py", line 201, in fit y = self._validate_targets(y) File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py", line 749, in _validate_targets raise ValueError( ValueError: The number of classes has to be greater than one; got 1 class

这个错误的意思是模型中的类别数目不足以进行分类。具体来说，训练数据y_train中只有一种类别，而SVM模型需要至少两种不同的类别才能进行分类。解决这个问题的方法是检查你的训练数据集是否包含多个类别，并且确认你的分类标签是正确的。你可以通过检查y_train中不同类别的数量来确定这一点。如果y_train中确实只有一种类别，你需要添加更多的训练数据，或者重新检查分类标签的设置。

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D:\python\python.exe D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DisruptionPredictor\Test3.py Traceback (most recent call last): File "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DisruptionPredictor\Test3.py", line 59, in <module> data, labels = load_data_parallel('train', shot, directory) File "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DisruptionPredictor\Test3.py", line 39, in load_data_parallel for st in shots: TypeError: 'int' object is not iterable

根据你给出的信息，这个错误的原因是在 `load_data_parallel` 函数中，`shots` 参数是一个整数，而不是一个可迭代对象。因此，程序无法在 `for` 循环中处理它。你需要检查一下 `shots` 参数的类型和值是否正确，并确保它是一个可迭代对象（如列表、元组等）。你也可以在代码中加入一些调试语句，以便更好地定位问题所在。

Traceback (most recent call last): File "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DisruptionPredictor\Test3.py", line 57, in <module> X_train, y_train = load_data(train_folder) File "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DisruptionPredictor\Test3.py", line 31, in load_data return np.array(X), np.array(y) ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 2 dimensions. The detected shape was (120, 7) + inhomogeneous part.

这个错误提示意味着在你的代码中，尝试将一个序列赋值给了一个数组元素。在请求的数组维度中，存在不同的形状，导致无法进行赋值操作。在你的代码中，这个错误发生在第31行，load_data函数中。你需要检查load_data函数的代码，以找到导致该错误的原因。可能的原因包括数据类型不匹配，数据维度不匹配等等。