我正在设计一个针对11个标签的多类分类器。我使用SMOTE来解决采样问题。然而，我遇到了以下错误：
SMOTE处的错误
from imblearn.over_sampling import SMOTEsm = SMOTE(random_state=42)X_res, Y_res = sm.fit_sample(X_f, Y_f)错误
~/.local/lib/python3.6/site-packages/sklearn/neighbors/base.py in kneighbors(self, X, n_neighbors, return_distance) 414 "Expected n_neighbors <= n_samples, " 415 " but n_samples = %d, n_neighbors = %d" %--> 416 (train_size, n_neighbors) 417 ) 418 n_samples, _ = X.shapeValueError: Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 1, n_neighbors = 6为什么它说我只有1个n_samples？
当我对只有10万行的较小数据集（仅4个标签）尝试相同的代码时，它运行得很好。
输入详情
输入参数
X_f
array([[1.43347000e+05, 1.00000000e+00, 2.03869492e+03, ..., 1.00000000e+00, 1.00000000e+00, 1.35233019e+03], [5.09050000e+04, 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, ..., 5.09050000e+04, 0.00000000e+00, 5.09050000e+04], [1.43899000e+05, 2.00000000e+00, 2.11447368e+03, ..., 1.00000000e+00, 2.00000000e+00, 1.39707767e+03], ..., [8.50000000e+01, 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, ..., 8.50000000e+01, 0.00000000e+00, 8.50000000e+01], [2.33000000e+02, 4.00000000e+00, 4.90000000e+01, ..., 4.00000000e+00, 4.00000000e+00, 7.76666667e+01], [0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, ..., 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 0.00000000e+00]])Y_f
array([[1., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [1., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [1., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [1., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [1., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 1.]])输入参数的维度
print(X_f.shape, Y_f.shape)(2087620, 31) (2087620, 11)尝试使用imblearn包的其他技术
调试SMOTE的fit_resample()方法，我知道SMOTE通过使用少数类数据点的最近邻之间的欧几里得距离来合成少数类样本。所以我在../python3.6/site-packages/sklearn/neighbors/base.py文件中打印了n_samples变量。它显示样本从5236 -> 103 -> 3逐渐减少，然后我得到了错误。我不明白这是怎么回事。
- 使用
SVMSMOTE：计算时间过长（超过2天），并且电脑崩溃了。 - 使用
RandomOverSampler：模型的准确率只有45%，表现不佳。 - 使用不同的
sampling_strategy：只对minority有效。 - 还尝试了这里和这里提供的建议，但未成功。老实说，我不太理解它们。
- 当我将数据集减少到10万、1千和5千行时，收到了同样的错误。
尽管尝试了，我还是不太理解。我在采样方面是个新手。你能帮我解决这个问题吗？
回答：
这个错误发生的原因是数据集中某些实例的数量太少。例如，在一个包含200万条数据的数据集中，只有一个实例拥有特定的标签，“���”。
因此，对于这个实例，SMOTE算法无法生成合成样本。请仔细检查你的数据集，确保它是干净且可用的。
使用df.where("Label != '���'")移除了这个多余的实例
