上述代码出现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.怎么解决

要解决这个问题，你需要调整参数设置，确保得到的训练集不为空。具体来说，你可以通过以下两种方式之一：

1. 增加样本总数。n_samples代表样本总数，如果设置为0，则没有任何样本。你需要将n_samples设置为一个大于0的整数，以确保得到训练集和测试集。

2. 减小测试集占比。test_size代表测试集占比，如果设置为0.2，即20%，则训练集占比为80%。你需要减小测试集占比，以确保训练集中有样本。例如，将test_size设置为0.1，即10%，训练集占比为90%。

无论哪种方式，都需要确保训练集不为空，否则将会出现上述错误提示。

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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.

This error occurs because when `n_samples=0` and `test_size=0.2`, the number of samples in the test set will be 0, which means the number of samples in the training set will be equal to the total number of samples in the dataset. If `train_size=None` (which is the default), it will try to set the training set size to the remaining samples after the test set has been extracted, but since there are no remaining samples, the training set will be empty.

To resolve this issue, you need to adjust either `n_samples` or `test_size` to ensure that there are enough samples in both the training and test sets. You may also want to set `train_size` to a specific value to ensure that the training set is not empty. For example, you could set `n_samples=100`, `test_size=0.2`, and `train_size=0.8` to split the dataset into 80% training and 20% test sets with a total of 100 samples.

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.

### 回答1：
这个错误的意思是，当n_samples=0，test_size=0.2和train_size=None时，生成的训练集将为空，因此需要调整其中任意一个参数。意思是训练样本数量为0，测试集占总数据集的比例为0.2，而训练集的大小为None，导致无法生成有效的训练集。要解决这个错误，可以增加n_samples的数量，减少test_size的比例，或者为train_size指定一个值。

### 回答2：
这个 ValueError 错误表示，在使用 sklearn 库中的 train_test_split() 函数时，我们指定的参数组合会导致训练集为空。具体来说，参数 n_samples=0 表示样本数量为0，而 test_size=0.2 表示测试集占比为20%，train_size=None 表示训练集的占比未指定。

这种情况下，函数无法从0个样本中划分出训练集，因此会引发 ValueError 错误。解决这个问题可以通过以下几个方式：

1. 增加样本数量：如果可以，我们可以增加样本数量，让样本中至少有一部分被分配到训练集中。

2. 调整测试集和训练集的占比：我们可以降低测试集的占比，或者指定训练集的占比。例如，将 test_size 设为 0.1，train_size 设为 0.9，这样训练集的占比就为90%，此时即使样本数量较少，也可以得到有效的训练集。

3. 重新选择训练集和测试集：如果实在无法调整参数，我们可以考虑重新选择训练集和测试集，从而使得训练集非空。例如，如果我们的数据集较大，可以划分出一部分样本作为训练集，剩余部分作为测试集，并将样本数量传入 train_test_split() 函数。

总之，在使用 train_test_split() 函数时，我们需要仔细考虑参数的设置，注意避免训练集为空的情况出现。如果出现了 ValueError 错误，我们可以通过调整参数、增加样本数量或重新选择训练集和测试集等方式来解决问题。

### 回答3：
在进行机器学习模型训练时，需要将数据集划分为训练集和测试集，以便对模型进行评估和验证。在进行数据集划分时，我们通常会使用Scikit-Learn的train_test_split函数。

当使用train_test_split函数时，我们需要指定n_samples（样本数量）、test_size（测试集大小）和train_size（训练集大小）。但是，如果我们将n_samples设置为0，同时test_size设置为0.2，而train_size未设置，则会出现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.的错误提示。

这个错误提示告诉我们，由于训练集的大小未指定，而样本数量为0，因此划分后的训练集将为空。解决这个问题的方法是调整其中任何一个参数来保证划分后的训练集不为空。

例如，我们可以通过增加样本数量来解决这个问题。或者，我们可以调整测试集的大小，训练集的大小，或两者都调整，以保证划分后的训练集不为空。此外，还可以使用StratifiedShuffleSplit或其他交叉验证策略来避免这个问题。

总之，在使用train_test_split函数时，我们需要注意参数的设置，确保划分后的训练集和测试集的大小合适，并且不会出现以上的错误提示。