Traceback (most recent call last): File "D:\python1\model_training.py", line 8, in <module> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) # 数据拆分 File "D:\python1\venv\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py", line 2562, in train_test_split n_train, n_test = _validate_shuffle_split( File "D:\python1\venv\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py", line 2236, in _validate_shuffle_split raise ValueError( ValueError: With n_samples=0, test_size=0.2 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

这个错误是因为您的数据的样本数量太少，无法进行正确的数据拆分。在您的代码中，您正在尝试使用 `train_test_split` 函数来将数据拆分成训练集和测试集，但是由于您的数据样本数量为0，无法进行正确的数据拆分。

请检查您的数据是否正确加载，并确保您的数据至少包含一些样本，以便进行正确的数据拆分。您还可以尝试调整您的测试集大小或训练集大小，以确保您的数据可以正确拆分。

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Traceback (most recent call last): File "D:\人工智能\model_training.py", line 1, in <module> from data_process import get_data File "D:\人工智能\data_process.py", line 1, in <module> import cv2 ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'

这个错误提示说明你在Python脚本中导入了一个名为cv2的模块，但是Python解释器找不到这个模块。这可能是因为你没有安装OpenCV库，或者你安装的OpenCV库版本不兼容。你可以尝试通过以下命令来安装OpenCV库：

pip install opencv-python

如果你已经安装了OpenCV库，但是仍然遇到这个问题，你可以尝试升级OpenCV库版本：

pip install opencv-python --upgrade

如果还是无法解决问题，你可以考虑检查Python环境变量是否正确设置，或者检查代码中是否有其他错误。

Traceback (most recent call last): File "e:\aboutcode\py_code\ML_knn_final.py", line 251, in <module> for train_data, verify_data in skf.split(trainingData): TypeError: StratifiedKFold.split() missing 1 required positional argument: 'y'

这个错误提示是因为 `StratifiedKFold.split()` 方法需要传入两个参数：`X` 和 `y`，其中 `X` 是特征数据，`y` 是标签数据。你需要检查一下在使用 `skf.split(trainingData)` 时是否同时传入了特征数据和标签数据。你可以将数据集 `trainingData` 拆分成特征数据和标签数据，然后将它们分别传入 `skf.split()` 方法中。示例代码如下：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

# 假设 trainingData 包含特征数据和标签数据
X = trainingData[:, :-1]  # 特征数据
y = trainingData[:, -1]   # 标签数据

# 创建 StratifiedKFold 对象
skf = StratifiedKFold(n_splits=5)

# 使用 StratifiedKFold 进行交叉验证
for train_idx, verify_idx in skf.split(X, y):
    train_data, verify_data = X[train_idx], X[verify_idx]
    train_label, verify_label = y[train_idx], y[verify_idx]
    # 在这里进行模型训练和验证

在这个示例中，我们将数据集 `trainingData` 拆分成了特征数据 `X` 和标签数据 `y`，然后将它们传入了 `skf.split(X, y)` 方法中。在循环中，我们根据索引从 `X` 和 `y` 中取出训练和验证数据，并进行模型训练和验证。