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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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ValueError: Cannot have number of splits n_splits=3 greater than the number of samples:を修正したい!

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投稿2019/08/13 03:02

前提・実現したいこと

エラーを直したい!

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-35-962401f675bf> in <module> 97 x_tes = np.reshape(X_test, (-1,3)) 98 ---> 99 r1.fit(x_tra, Y_train) 100 predicted_labels_bs = r1.predict(x_tes) 101 if r1.best_estimator_.score(x_tra,Y_train) < 0.95: C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py in fit(self, X, y, groups, **fit_params) 720 return results_container[0] 721 --> 722 self._run_search(evaluate_candidates) 723 724 results = results_container[0] C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py in _run_search(self, evaluate_candidates) 1189 def _run_search(self, evaluate_candidates): 1190 """Search all candidates in param_grid""" -> 1191 evaluate_candidates(ParameterGrid(self.param_grid)) 1192 1193 C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py in evaluate_candidates(candidate_params) 709 for parameters, (train, test) 710 in product(candidate_params, --> 711 cv.split(X, y, groups))) 712 713 all_candidate_params.extend(candidate_params) C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py in split(self, X, y, groups) 327 ("Cannot have number of splits n_splits={0} greater" 328 " than the number of samples: n_samples={1}.") --> 329 .format(self.n_splits, n_samples)) 330 331 for train, test in super(_BaseKFold, self).split(X, y, groups): ValueError: Cannot have number of splits n_splits=2 greater than the number of samples: n_samples=0.

該当のソースコード

%matplotlib inline import schedule import time from time import sleep from light_progress.commandline import ProgressBar from sshtunnel import SSHTunnelForwarder import MySQLdb import pandas as pd import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.ensemble import ExtraTreesRegressor import mglearn from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn import linear_model import datetime (略) first = 5000 abc = 1 efg = 181 i = np.array([range(abc,efg,1)]) I = np.array(range(abc,efg,1)) x16 = first-0.3876*I (略) x25= np.array([x25]) x26= np.array([x26]) x18= np.array([x18]) x100= np.array(x100) x13=x25 - x26 XX1=I XX = np.array([[x13],[x18],[XX1]]) Y = np.array([x16]) X = XX.T X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X,Y,train_size = 0.7) search_params = { 'n_estimators' : [5, 10, 20, 30, 50, 100, 300, 400, 500,600,1000], 'max_features' : [0.1], 'random_state' : [2525], 'n_jobs' : [1], 'min_samples_split' : [1,2,3, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 100], 'max_depth' : [3, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 100,1000,1500,10000] } r1 = GridSearchCV( RandomForestRegressor(), search_params, cv = 3, n_jobs = 1, verbose=True ) x_tra = np.reshape(X_train, (-1,3)) x_tes = np.reshape(X_test, (-1,3)) r1.fit(x_tra, Y_train) predicted_labels_bs = r1.predict(x_tes) (略)

試したこと

cv = 2にしたり,サンプル数を増やしたりしました.

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

データはSQLからもってきています.

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tiitoi
tiitoi

2019/08/13 03:05

交差検証する際に分割数より少ないサンプル数のクラスがあるというエラーのような気がしますが、x_tes の形状 x_tes.shape はどうなっていますか?
mahc
mahc

2019/08/13 03:19

.shapeを調べてみたら,数がおかしかったです...おそらく,SQLから引っ張ってくるときに何か起こったようです.

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