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

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。

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上一篇 2023年3月19日
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