使用StratifiedShuffleSplit python时出错

Question

我不知道为什么在我的代码不起作用的时候，我肯定以前没问题

我试图使用简单的StratifiedShuffleSplit，但它不起作用

代码：

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit

print(data_x.shape)`

（100,1）

print(data_y.shape)

（100,28）

考虑到我的数据是多y标签

^{pr2}$

我明白了

错误：

ValueError: The least populated class in y has only 1 member, which is too few. The minimum number of groups for any class cannot be less than 2.`

有人能帮帮我吗？在

Python3.6-水蟒

Answer 1

选中data.column_name.value_counts()它将告诉您number of samples for a category。但正如error所说，你对一个类别只有一个观察值。如果一个category只有一个观察值，那么应该删除该观察值。保留一个不会产生任何影响，也不会为它添加更多的数据category。在

Answer 2

显然，在将数据划分为培训和测试样本时，您犯了一个错误。在

您可以通过设置StratifiedShuffleSplit()的参数来解决这个问题， 作为n_splits=classnum, test_size=testRatio,train_size=1-testRatio, random_state=0。在

或者，您可以事先仔细尝试并拆分培训和测试样本，然后将其提供给StratifiedShuffleSplit()。在