フィルター法の実装中のエラー

Question

目視によってV0からV4までの特徴のうち、3つを選択し終わった後の状態です。
これからロジスティック回帰を評価して見ようと思ったところ、エラーが発生してしまい調べても解決しませんでした。
エラー内容
ValueError: n_splits=10 cannot be greater than the number of members in each class.

どなたか解決方法分かる方いればよろしくお願いいたします。

df = pd.read_csv('python/sample.csv',encoding="shift-jis")
##make matrix
X = df[['V0','V2','V3']]
y = df.Class

##10-foldCV, LogisticRegression, PR_AUC
pr_auc = cross_val_score(LogisticRegression(), X, y, scoring="average_precision", cv=10)
print('各分割でのスコア:',pr_auc)
print('\nその平均:',np.mean(pr_auc))

    V0  V1     V2       V3  V4 Class
0   26  14.9  62.0      3   1    1
1   51  15.2  60.1      2   2    1
2   26  11.1  66.0      2   3    1
              ・
              ・
11  36  10.3  73.0      3   2    4　　　　　　

Answer 1

ValueError: n_splits=10 cannot be greater than the number of members in each class

訳

値エラー: n_splits は各クラスのサンプル数より大きい数を指定することはできません。

サンプルが10個未満のクラスがあるなら、n_splits=10 でクロスバリデーションは行なえません。
なぜなら、10分割したグループのうち、1つもサンプルがないクラスが含まれるグループが出てきてしまうからです。

例えば、5個しかないお菓子を8人に配ったら、お菓子がもらえない人が出てきますよね。(鳩の巣原理)

12個しかサンプルがないなら、クロスバリデーションするには数が少なすぎるので、やめたほうがいいかと思います。