scikit-learn报”ValueError: Number of labels is {n_labels}. Valid values are 2..{n_labels} “的原因以及解决办法

目录

• 问题原因
• 解决方法

问题原因

这个错误通常会在scikit-learn中使用多标签分类（multi-label classification）时出现。它意味着目标数据集（target data）中的标签数目与该问题的实际标签数目不匹配。

这个错误通常发生在以下两种情况：

1. 在使用train_test_split或其他数据划分函数划分数据集时，数据集中可能只包含单个标签，而scikit-learn预期所有的标签都应该被表示。

2. 当样本中只包含单个标签时，scikit-learn的多标签分类器会抛出该错误。

解决方法

1. 尝试使用更多的标签或数据块来解决该问题。如果标签不足，则需要添加更多的标签。如果数据块不足，则需要添加更多的数据块。

2. 如果该错误是由没有足够的标签导致的，则应该检查检查标签是否正确地转换为数值格式并是否被正确地传递给模型。

3. 如果该错误是由于样本中只包含单个标签而导致的，则需要使用MultiLabelBinarizer对标签进行转换，以便在标签中为每个样本添加一个虚拟标签。例如，如果每个样本仅有一个标签，则使用MultiLabelBinarizer来添加一个虚拟标签。

   from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
   
   mlb = MultiLabelBinarizer()
   Y = mlb.fit_transform(y_train)

在这种情况下，模型中应该使用转换后的标签，而不是原始标签。