ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0, 1)) while a minimum of 1 is required.

这个错误通常发生在使用机器学习算法时，表示输入的数据集没有任何样本。这可能是由于数据集的文件路径或名称出现错误，或者数据集中没有任何样本。检查一下数据集的路径和文件名是否正确，并确保数据集中至少有一个样本。你可以尝试使用一些简单的数据集来测试代码，例如sklearn自带的数据集，以确保代码的正确性。如果问题仍然存在，请检查代码中的数据预处理过程。

相关问题

ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0, 7018)) while a minimum of 1 is required.

这个错误通常是因为输入的数据集为空或者没有加载成功导致的。请检查你的数据集是否存在，以及是否正确加载到代码中。你可以使用以下代码检查数据集的长度：

import numpy as np

# 读取数据集
data = np.load('your_data.npy')

# 检查数据集长度
if len(data) == 0:
    raise ValueError('数据集为空！')

如果数据集存在，但是还是出现了这个错误，那么可能是数据集的格式不正确或者数据集中存在缺失值。你可以检查数据集的格式是否正确，并且使用数据清洗的方法处理缺失值。

ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0, 13)) while a minimum of 1 is required by StandardScaler.

This error message indicates that you are trying to apply the StandardScaler transformation to an empty array or dataset, which is not possible. StandardScaler requires at least one sample (row) in the input data to calculate the mean and standard deviation necessary for scaling the data.

To resolve this issue, you need to ensure that your dataset has at least one row of data before applying the StandardScaler transformation. You can check the shape of your input dataset using the `shape` attribute of the numpy array or pandas dataframe.

For example, if you are using a pandas dataframe called `df`, you can check the shape using the following code:

print(df.shape)

This will print the number of rows and columns in the dataframe. If the number of rows is 0, then you need to add some data to the dataframe before applying the StandardScaler transformation.