scikit-learn报”ValueError: Too few samples in class {class_label}. Got {n_samples}, while at least {n} samples are required for estimation. “的原因以及解决办法

目录

• 异常内容
• 异常原因
• 解决办法

异常内容

当使用 scikit-learn 进行机器学习分类任务时，出现以下错误:

ValueError: Too few samples in class {class_label}. Got {n_samples}, while at least {n} samples are required for estimation. 

异常原因

这是因为在训练时，训练集中某些类别的样本数量过少，无法进行有效的参数估计。因此，scikit-learn 进行分类预测时，无法识别这些类别。

解决办法

有以下几种办法可以解决此问题:

1. 增加训练数据集中某些类别的样本数量;

2. 删除训练数据集中某些类别的样本;

3. 使用其他的分类算法，如决策树、支持向量机等，这些算法对数据集中某些类别的样本数量要求较低;

4. 使用数据增强等方法增加样本数量。

需要根据具体情况选择适合的解决办法。