python 如何解决值错误：类的数量必须大于一;我得了一门课

jw5wzhpr 于 2022-12-25 发布在 Python

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当我运行以下代码时：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)
clf = SVC(kernel='rbf', probability=True)
clf.fit(x_train, y_train)

我收到了ValueError：The number of classes has to be greater than one; got 1 class
我做了：print(np.unique(y_train))，它返回[0]。
有人能给我指出解决问题的正确方向吗？

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/67307405/how-to-resolve-valueerror-the-number-of-classes-has-to-be-greater-than-one-got

2条答案

按热度按时间

xienkqul1#

y列表不包含1，或者y中的1太少，以至于y_train最终可能不包含1。您应该打印y，如果它包含1，则需要更改拆分策略，以确保所有类在y_train和y_test中至少出现一次

赞(0）回复(0）举报 2022-12-25

e0bqpujr2#

将stratify与train_test_split一起使用可降低这种可能性：

train_test_split(X, y, stratify=y)

- 说明**：train_test_split具有随机性，有可能在y_train不包含正例和反例的情况下产生分裂，这意味着我们无法训练判别式分类器：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

X = np.ones((8, 2))
y = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1])

_, _, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=33)
# y_train:   [0 0 0 0 0 0]    # <--- Uh oh, there are no 1s in the training set!
# y_test:    [1 1]

分层 * 首先根据标签分隔数据。这意味着我们的训练数据应该 * 至少 * 具有以下每个标签中的一个：

_, _, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y)
# y_train:   [0 0 0 0 1 0]
# y_test:    [0 1]

赞(0）回复(0）举报 2022-12-25

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