Разделение поезд-теста — распространенная практика в машинном обучении, позволяющая оценить производительность модели на невидимых данных. Однако вы можете столкнуться с ошибкой «ValueError: With n_samples=0» при попытке разделить данные, если не выполняются определенные условия. В этой статье мы рассмотрим несколько способов устранения этой ошибки, а также соответствующие примеры кода.

Метод 1: проверка доступности данных
Сообщение об ошибке указывает, что количество образцов, доступных для разделения, равно нулю. Поэтому одним из первых шагов является обеспечение того, чтобы ваш набор данных содержал достаточно выборок для выполнения разделения на поезд-тест. Вы можете убедиться в этом, проверив длину набора данных или количество строк в DataFrame.

import pandas as pd
# Assuming your data is stored in a pandas DataFrame called 'data'
n_samples = len(data)
if n_samples == 0:
    print("Error: No samples available for splitting.")

Метод 2: укажите ненулевой размер поезда
В сообщении об ошибке указывается, что по умолчанию для размера поезда установлено значение «Нет». Чтобы устранить эту ошибку, вы можете явно указать ненулевой размер поезда при использовании функции train_test_split из scikit-learn.

from sklearn.model_selection import train_test_split
# Assuming X and y represent your feature and target matrices, respectively
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, train_size=0.8)

Метод 3: отрегулируйте размер теста и размер поезда.
Если вы столкнулись с ошибкой при размере теста 0,2, вы можете попробовать изменить пропорции размера теста и размера поезда, чтобы обеспечить достаточное количество выборок для обоих. наборы. Например, вы можете уменьшить размер теста до 0,1 и увеличить размер поезда до 0,9.

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, train_size=0.9)

Метод 4: обработка недостаточного количества данных
В некоторых случаях ваш набор данных может быть изначально небольшим, что делает невозможным разделение данных на отдельные обучающие и тестовые наборы с сохранением желаемых пропорций. В таких ситуациях крайне важно пересмотреть свою стратегию сбора данных и рассмотреть альтернативные методы, такие как перекрестная проверка, для оценки эффективности вашей модели.

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Assuming X and y represent your feature and target matrices, respectively
model = LinearRegression()
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)  # 5-fold cross-validation

Ошибку «ValueError: With n_samples=0» при разделении поезда и теста можно устранить, убедившись, что ваш набор данных содержит достаточно выборок, и соответствующим образом отрегулировав размеры поезда и теста. Кроме того, при работе с небольшими наборами данных для оценки производительности модели можно использовать альтернативные методы, такие как перекрестная проверка. Знание этих методов поможет вам преодолеть эту ошибку и успешно разделить данные для задач машинного обучения.

Не забудьте адаптировать примеры кода к вашему конкретному варианту использования и структуре данных. Имея в своем арсенале эти стратегии, вы сможете уверенно справиться с ошибкой «ValueError: With n_samples=0» и беспрепятственно продолжить работу по машинному обучению.