scikit-learn报”ValueError: Need more than one target class. Got {n_classes} class instead “的原因以及解决办法

问题描述

当我们使用 scikit-learn 进行分类任务时，可能会遇到报错信息：ValueError: Need more than one target class. Got {n_classes} class instead。这种报错信息表示训练数据集中只存在一个分类，而 scikit-learn 中的分类器都需要至少有两个分类。

要理解这个错误，请先看一下代码示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

X = [[0, 1], [1, 1], [2, 2], [3, 3]]
y = [0, 0, 0, 0]

clf = LogisticRegression()
clf.fit(X, y)

运行该代码，就会报错，报错信息如下：

ValueError: Need more than one target class. Got 1 class instead

问题分析

为什么会出现这个错误？我们来分析一下。上面的样本数据 X 是一个 4x2 的矩阵，每一行表示一个样本，有两个特征。标签数据 y 是一个长度为 4 的一维数组，每个元素为 0。这就是出问题的地方了——标签数据只有一种取值，就是 0。

我们知道，逻辑回归属于二元分类器，需要训练数据集中至少有两种不同的分类。在上面的数据集中，只存在一种分类，就是标签为 0 的样本。因此，逻辑回归无法工作，会抛出 ValueError 错误。

解决办法

针对这种情况，有两种解决办法：

• 收集更多数据，以确保存在不止一种分类。这是最根本的解决办法。如果只有一种分类，那么无论用什么算法都无法进行分类任务。无论是传统机器学习算法还是深度学习算法，都需要至少两种分类才能进行分类任务。
• 重新处理数据集。如果收集更多数据的代价太大，或者无法保证有更多分类，可以重新处理数据集，将标签数据分为多个类别。例如，我们可以将上面的标签数据重新定义为 [0, 0, 1, 1]，这样就将数据集分为了两个分类，即标签为 0 和标签为 1 的两类。这样就可以使用逻辑回归等分类器进行分类任务了。

以上就是该报错的原因和解决办法。如果在使用 scikit-learn 进行分类任务时遇到了这个错误，可以按照上述方法进行处理。