ValueError: When n_samples=0, test_size=0.2, and train_size=None, the generated training set will be empty. Adjust any of the above parameters. - Python

当我们在使用scikit-learn库中的train_test_split函数时，可能会遇到上述错误。这是因为我们设置的参数不合理，导致生成的训练集为空。

该函数用于将数据集分成训练集和测试集。train_size和test_size参数用于指定训练集和测试集的相对大小。当我们将train_size设置为None时，它默认为1-test_size。而当我们在n_samples=0时，实际上是没有任何数据可以分配到训练集中的。

为了解决这个问题，我们需要调整上述参数。如果n_samples=0，我们需要增加数据集的大小。如果test_size=0.2太大，则可以将其减小。如果train_size=None，我们可以设置它的值。

以下是一个例子，以说明如何避免这个错误：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

# create some data
X = np.arange(10).reshape((5,2))
y = np.array([0, 1, 0, 1, 1])

# set parameters
test_size = 0.3
train_size = None

# check if n_samples = 0
if X.shape[0] == 0:
    print("Error: n_samples = 0")
else:
    # adjust train_size if necessary
    if train_size == None:
        train_size = 1 - test_size

    # split the data
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, train_size=train_size)

    # print the shapes of the resulting datasets
    print("X_train shape:", X_train.shape)
    print("X_test shape:", X_test.shape)
    print("y_train shape:", y_train.shape)
    print("y_test shape:", y_test.shape)

输出:

X_train shape: (3, 2)
X_test shape: (2, 2)
y_train shape: (3,)
y_test shape: (2,)

在这个例子中，我们使用了X和y数据集，并设置了test_size参数为0.3。由于我们没有设置train_size参数，它的默认值为1-test_size，即0.7。因此，生成的训练集有3个样本，测试集有2个样本。