我正在尝试通过处理心电图信号来构建一个1D CNN模型，以诊断睡眠呼吸暂停。

我使用了sklearn库，并在train_test_split中遇到了错误。以下是我的代码：

# 加载文件with open("ApneaData.csv") as csvDataFile:    csvReader = csv.reader(csvDataFile)    for line in csvReader:        lis.append(line[0].split())  # 创建一个列表的列表# 制作所有x变量的列表for i in range(1, len(lis)):    data.append(list(map(int, lis[i])))# 所有y变量的列表（0或1）target = Extract(data)  # 是否为睡眠呼吸暂停# 转换为numpy数组data = np.array(data)target = np.array(target)# 将数据堆叠成3Dloaded = dstack(data)change = dstack(target)trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(loaded, change, test_size=0.3)

我得到了以下错误：

With n_samples=1, test_size=0.3 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

我不知道自己做错了什么？任何帮助将不胜感激。

回答：

可能是sklearn将你的数据理解为1xN矩阵，并认为它是一个样本具有N个特征。因此，你需要转置它以获得Nx1。

这是sklearn函数的典型情况，不仅是train_split，还有fit-transform。