ValueError: This solver needs samples of at least 2 classes in the data, but the data contains only one class: 0.0

Question

我在将数据集拆分为测试集和训练集后对训练集应用了逻辑回归，但出现了上述错误。我试图解决这个问题，当我尝试在控制台中打印我的响应向量 y_train 时，它会打印整数值，例如 0 或 1。但是当我将其写入文件时，我发现这些值是浮点数，例如 0.0和 1.0。如果那是问题，我怎样才能克服它。

lenreg = LogisticRegression()

print y_train[0:10]
y_train.to_csv(path='ytard.csv')

lenreg.fit(X_train, y_train)
y_pred = lenreg.predict(X_test)
print metics.accuracy_score(y_test, y_pred)

StrackTrace如下,

Traceback (most recent call last):

  File "/home/amey/prog/pd.py", line 82, in <module>

    lenreg.fit(X_train, y_train)

  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/linear_model/logistic.py", line 1154, in fit

    self.max_iter, self.tol, self.random_state)

  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/svm/base.py", line 885, in _fit_liblinear

    " class: %r" % classes_[0])

ValueError: This solver needs samples of at least 2 classes in the data, but the data contains only one class: 0.0

与此同时，我浏览了 link 没有得到答复。有解决办法吗

Answer 1

这里的问题是您的 y_train 向量，无论出于何种原因，只有零。这实际上不是你的错，而是一种错误（我认为）。 classifier 需要 2 个 classes 否则它会抛出这个错误。

有道理。如果您的 y_train 向量只有零（即只有 1 class ），那么 classifier 实际上不需要做任何工作，因为所有预测都应该只是一个 class.

在我看来，classifier 仍应完成并仅预测一个 class（在本例中为全零），然后发出警告，但事实并非如此。它会抛出错误。

检查这种情况的方法如下：

lenreg = LogisticRegression()

print y_train[0:10]
y_train.to_csv(path='ytard.csv')

if len(np.sum(y_train)) in [len(y_train),0]:
    print "all one class"
    #do something else
else:
    #OK to proceed
    lenreg.fit(X_train, y_train)
    y_pred = lenreg.predict(X_test)
    print metics.accuracy_score(y_test, y_pred)

为了更轻松地解决问题，我建议您在测试集中包含更多样本，例如 100 或 1000 而不是 10。

Answer 2

我发现这是因为我的 y_test 中只有 1 或 0，因为我的样本量非常小。尝试更改您的 test_size 值。

Answer 3

我在使用 learning_curve 时遇到了同样的问题：

 train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(estimator,
           X, y, cv=cv, n_jobs=n_jobs, train_sizes=train_sizes,
           scoring="f1", random_state=RANDOM_SEED, shuffle=True)

添加 suffle 参数，使集合随机化。

这并不能防止错误的发生，但它是一种增加在函数使用的子集中同时具有类的机会的方法。

Answer 4

# python3
import numpy as np
from sklearn.svm import LinearSVC

def upgrade_to_work_with_single_class(SklearnPredictor):
    class UpgradedPredictor(SklearnPredictor):
        def __init__(self, *args, **kwargs):
            self._single_class_label = None
            super().__init__(*args, **kwargs)

        @staticmethod
        def _has_only_one_class(y):
            return len(np.unique(y)) == 1

        def _fitted_on_single_class(self):
            return self._single_class_label is not None

        def fit(self, X, y=None):
            if self._has_only_one_class(y):
                self._single_class_label = y[0]
            else:
                super().fit(X, y)
            return self

        def predict(self, X):
            if self._fitted_on_single_class():
                return np.full(X.shape[0], self._single_class_label)
            else:
                return super().predict(X)
    return UpgradedPredictor

LinearSVC = upgrade_to_work_with_single_class(LinearSVC)

或困难的方式（更正确）：

import numpy as np

from sklearn.svm import LinearSVC
from copy import deepcopy, copy
from functools import wraps

def copy_class(cls):
    copy_cls = type(f'{cls.__name__}', cls.__bases__, dict(cls.__dict__))
    for name, attr in cls.__dict__.items():
        try:
            hash(attr)
        except TypeError:
            # Assume lack of __hash__ implies mutability. This is NOT
            # a bullet proof assumption but good in many cases.
            setattr(copy_cls, name, deepcopy(attr))
    return copy_cls

def upgrade_to_work_with_single_class(SklearnPredictor):
    SklearnPredictor = copy_class(SklearnPredictor)
    original_init = deepcopy(SklearnPredictor.__init__)
    original_fit = deepcopy(SklearnPredictor.fit)
    original_predict = deepcopy(SklearnPredictor.predict)

    @staticmethod
    def _has_only_one_class(y):
        return len(np.unique(y)) == 1

    def _fitted_on_single_class(self):
        return self._single_class_label is not None

    @wraps(SklearnPredictor.__init__)
    def new_init(self, *args, **kwargs):
        self._single_class_label = None
        original_init(self, *args, **kwargs)

    @wraps(SklearnPredictor.fit)
    def new_fit(self, X, y=None):
        if self._has_only_one_class(y):
            self._single_class_label = y[0]
        else:
            original_fit(self, X, y)
        return self

    @wraps(SklearnPredictor.predict)
    def new_predict(self, X):
        if self._fitted_on_single_class():
            return np.full(X.shape[0], self._single_class_label)
        else:
            return original_predict(self, X)

    setattr(SklearnPredictor, '_has_only_one_class', _has_only_one_class)
    setattr(SklearnPredictor, '_fitted_on_single_class', _fitted_on_single_class)
    SklearnPredictor.__init__ = new_init
    SklearnPredictor.fit = new_fit
    SklearnPredictor.predict = new_predict
    return SklearnPredictor

LinearSVC = upgrade_to_work_with_single_class(LinearSVC)

Answer 5

您可以找到每个 classes 的第一次（或任何一次）出现的索引，并将它们连接到数组顶部并从它们的原始位置删除它们，这样就会有训练集中每个 class 的至少一个实例。

Answer 6

此错误与您使用的数据集有关，该数据集包含一个 class，例如 1/benign，而它必须包含两个 classes 1 和 0 或 Benign 和 Attack。

ValueError: This solver needs samples of at least 2 classes in the data, but the data contains only one class: 0.0

ValueError: This solver needs samples of at least 2 classes in the data, but the data contains only one class: 0.0

python-2.7

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logistic-regression

sklearn-pandas