YouTubeで再生されやすいサムネの特徴をディープラーニングで解析したい

前提

YouTubeで再生されやすいサムネの特徴をディープラーニングで解析したいと考えています。
YouTubeAPIを用いて、サムネイルを取得するところまでは進んだのですが、画像の前処理の部分でエラーがでてしまいました。エラーの内容からして、画像がきちんと読み込めてないのかと思いますが修正方法がわかりません。

実現したいこと

画像がきちんと読み込めていて、#画像データセットを学習用とテスト用に分割したい

発生している問題・エラーメッセージ

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ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-bb8a76257b78> in <module>
     10 y = keras.utils.to_categorical(y, num_classes)
     11 #画像データセットを学習用とテスト用に分割
---> 12 x_train, x_test, y_train, y_test, z_train, z_test = train_test_split(x, y, z, test_size=0.33, random_state= 3)
     13 #学習用データセットをモデルの学習でそのまま使用する用と検証用に分割
     14 x_train_train, x_train_val, y_train_train, y_train_val, z_train_train, z_train_val = train_test_split(x_train, y_train, z_train, test_size=0.1, random_state = 3)

1 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/model_selection/_split.py in _validate_shuffle_split(n_samples, test_size, train_size, default_test_size)
   2099             "With n_samples={}, test_size={} and train_size={}, the "
   2100             "resulting train set will be empty. Adjust any of the "
-> 2101             "aforementioned parameters.".format(n_samples, test_size, train_size)
   2102         )
   2103 

ValueError: With n_samples=0, test_size=0.33 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

該当のソースコード

search_response = youtube.search().list(
part='snippet', 
#検索クエリ
q='ゲーム実況',
#視聴回数の多い順
order='viewCount', 
type='video', 
#50件
maxResults=50, 
#アップロード日が2020/07/01以降
publishedAfter='2020-07-01T00:00:00Z', 
#アップロード日が2020/12/01以前
publishedBefore='2020-12-01T00:00:00Z'
)
output = youtube.search().list(
part='snippet', 
q='ゲーム実況', 
order='viewCount', 
type='video', 
maxResults=50, 
publishedAfter='2020-07-01T00:00:00Z',
publishedBefore='2020-12-01T00:00:00Z'
).execute()
#ループ回数
num = 20
#動画情報を格納するリスト
video_list = []
for i in range(num):       
    video_list = video_list + output['items']
    search_response = youtube.search().list_next(search_response,output)
    output=search_response.execute()

import pandas as pd

#統計情報を取得する関数


def get_statistics(id):
    statistics = youtube.videos().list(part = 'statistics', id = id).execute()['items'][0]['statistics']
    return statistics

#フィルタリングする視聴回数の値
HighViewCount = 1000000
df = pd.DataFrame(video_list)
df1 = pd.DataFrame(list(df['id']))['videoId']
df2 = pd.DataFrame(list(df['snippet']))[['channelTitle','publishedAt','channelId','title','description']]
df3 = pd.DataFrame(list(pd.DataFrame(list(pd.DataFrame(list(df['snippet']))['thumbnails']))['high']))['url']
ddf = pd.concat([df1, df2, df3], axis = 1)
df_static = pd.DataFrame(list(ddf['videoId'].apply(lambda x : get_statistics(x))))
df_output = pd.concat([ddf,df_static], axis = 1)
df_output['viewCount'] = df_output['viewCount'].astype(int)
#視聴回数で動画をフィルタリング
df_highview = df_output[df_output['viewCount']>=HighViewCount]

#サムネ取得
import requests

df_highview = df_highview.drop_duplicates()
df_highview = df_highview.reset_index(drop=True)
df_loop = df_highview
for i in range(len(df_loop)):
        #URLを入力して画像そのものを取得
    response = requests.get(df_loop.loc[i, 'url'])
    image = response.content
    filename = './image_' + str(i) + '.jpg'
    with open(filename, "wb") as f:
        f.write(image)

import glob
import PIL
import keras
from keras.preprocessing import image

#リサイズする画像サイズ
input_shape = (256, 256, 3)
#クラス数
num_classes = 2
#画像データ
x = []
#ラベル(1:正例, 0:負例)
y = []
#画像のファイル名
z = []

mkdir positive_image
mkdir negative_image

image_list_positive = glob.glob('positive/image_?.jpg')

for f in image_list_positive:
    x.append(image.img_to_array(image.load_img(f, target_size=input_shape[:2])))
    y.append(1)
    z.append(f)

image_list_negative = glob.glob('negative/image_?.jpg')

for f in image_list_negative:
    x.append(image.img_to_array(image.load_img(f, target_size=input_shape[:2])))
    y.append(0)
    z.append(f)

#画像の前処理
import numpy as np
from keras.utils import plot_model, to_categorical
from sklearn.model_selection import train_test_split

x = np.asarray(x)
x /= 255
y = np.asarray(y)
#ラベルをカテゴリカル変数へ変換
y = keras.utils.to_categorical(y, num_classes)
#画像データセットを学習用とテスト用に分割
x_train, x_test, y_train, y_test, z_train, z_test = train_test_split(x, y, z, test_size=0.33, random_state= 3)
#学習用データセットをモデルの学習でそのまま使用する用と検証用に分割
x_train_train, x_train_val, y_train_train, y_train_val, z_train_train, z_train_val = train_test_split(x_train, y_train, z_train, test_size=0.1, random_state = 3)