Вопрос или проблема
Я написал этот код:
tf = TfidfVectorizer()
text_tf = tf.fit_transform(df_clean)
text_tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(text_tf,test_size=0.1, random_state=1)
и получаю эту ошибку: ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 2).
Я попробовал много способов, чтобы устранить эту ошибку, но все было напрасно. Можете объяснить, почему я получаю эту ошибку?
Функция train_test_split из sklearn разбивает массивы/наборы данных на две части, что означает, что для каждого переданного массива вы получите два массива в ответ (один с обучающими данными и один с тестовыми данными). В большинстве примеров передаются два массива, один из которых – массив с признаками (X), а второй – значения, которые вы пытаетесь предсказать (y). В вашем примере вы передаете только один массив в функцию train_test_split, который затем разбивается на два и возвращает вам два массива вместо четырех. Однако ваш код ожидает четыре массива, так как вы пытаетесь распаковать данные в четыре разные переменные (x_train, x_test, y_train и y_test). Поэтому правильный способ решения этой ошибки будет заключаться в том, чтобы распаковать данные только в две переменные, например train, test = train_test_split(text_tf,test_size=0.1, random_state=1).
Ответ или решение
Ошибка ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 2) в вашем коде возникает из-за неправильно заданного количества переменных при распаковке результата функции train_test_split из библиотеки sklearn. Давайте разберемся подробнее, почему это происходит и как исправить ситуацию.
Причина ошибки
Функция train_test_split предназначена для разделения данных на обучающую и тестовую выборки. Она принимает на вход несколько массивов (или наборов данных), которые вы хотите разделить, и возвращает два массивы для каждого ввода: один для обучающей выборки и один для тестовой. Однако в вашем случае вы передаете только один набор данных — text_tf.
При вызове train_test_split(text_tf, test_size=0.1, random_state=1) функция возвращает две выборки: одну для обучения и одну для тестирования. Это объясняет, почему вы получаете ошибку «not enough values to unpack»: вы ожидаете четыре массива для распаковки (x_train, x_test, y_train, y_test), тогда как на выходе только два.
Как исправить код
Чтобы устранить данную ошибку, вам необходимо также передать массив меток (или целевую переменную) при вызове функции train_test_split. Обычно этот этап включает как минимум два аргумента: массив признаков и массив целевых переменных.
Пример исправленного кода:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# Предположим, df_clean это ваш DataFrame, а labels это ваша целевая переменная
tf = TfidfVectorizer()
text_tf = tf.fit_transform(df_clean['text_column']) # замените 'text_column' на ваш столбец текста
# Здесь labels является вашим массивом меток, приведите его к нужному формату
labels = df_clean['label_column'] # замените 'label_column' на ваш столбец с метками
# Теперь вы передаете оба массива в train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(text_tf, labels, test_size=0.1, random_state=1)
# Здесь x_train и x_test - это обучающие и тестовые массивы признаков,
# а y_train и y_test - соответственно, обучающие и тестовые массивы меток.Заключение
Таким образом, чтобы избежать ошибки распаковки значений в будущем, всегда убедитесь, что вызываемые функции возвращают количество объектов, соответствующее количеству переменных, используемых в распаковке. В данном случае передача как признаков, так и целевой переменной в train_test_split решает проблему, и ваш код будет работать корректно. Успехов в ваших дальнейших проектах!