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.
时间: 2023-08-01 08:13:22 浏览: 156
train set-数据集
这个错误提示意味着在使用 `train_test_split` 函数时,训练集的大小为 0,这通常是由于 `test_size` 参数过大或者 `train_size` 参数未设置导致的。
具体来说,如果 `test_size=0.3`,表示测试集占总数据集的 30%,那么训练集占总数据集的比例就是 1-0.3=0.7。如果数据集的样本数量太少,比如只有 1 个样本,那么 30% 的测试集就只能包含 0 个样本,此时训练集的大小就为 0。
解决这个问题的方法有两种:
1. 减小 `test_size` 参数的值。可以将 `test_size` 参数设置为比较小的值,例如 0.1 或 0.2,以保证训练集的大小不为 0。
2. 设置 `train_size` 参数的值。可以设置 `train_size` 参数的值,以保证训练集的大小不为 0。例如,可以将 `train_size` 参数设置为一个比较小的值,例如 0.1 或 0.2,以保证训练集的大小不为 0。
下面是一个示例代码,展示了如何使用 `train_test_split` 函数,并设置了 `train_size` 参数的值:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设 X 和 y 分别表示输入特征和目标变量
# 将数据集按照 7:3 的比例划分为训练集和测试集
# 并且指定训练集的大小为 0.7
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7, random_state=42)
# 输出训练集和测试集的大小
print("训练集大小:", X_train.shape, y_train.shape)
print("测试集大小:", X_test.shape, y_test.shape)
```
在上面的代码中,我们使用 `train_size` 参数指定了训练集的大小为 0.7,这样可以保证训练集的大小不为 0。
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