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. 进程已结束,退出代码1

这个错误提示是因为你使用了不合理的参数设置。n_samples代表样本总数，如果设置为0，则没有任何样本；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%；train_size代表训练集占比，如果设置为None，则表示剩下的全部为训练集。由于n_samples为0，所以训练集和测试集都为空，导致错误。你需要重新设置参数，确保样本总数大于0，且测试集和训练集都有样本。

相关问题

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 message indicates that the combination of parameters you have provided for splitting your data into training and testing sets is not valid.

When you set `n_samples=0` and `test_size=0.2`, it means that you have zero samples in your dataset and you want to allocate 20% of those zero samples as your test set. This is not a valid combination of parameters.

To fix this error, you need to adjust at least one of the parameters. You could either increase the number of samples in your dataset or decrease the test size. Alternatively, you could set the `train_size` parameter to a value greater than zero, which would allocate all available samples to the training set and leave nothing for the test set.

Here's an example of how to split your data into training and testing sets with valid parameters:

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# Generate some random data
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.randint(0, 2, size=100)

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

In this example, we have a dataset with 100 samples and 10 features. We allocate 20% of the samples for testing and the remaining 80% for training. The `random_state` parameter ensures that we get the same split every time we run the code.

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。