Solucionado
saberia me ajudar como resolver esse warning:
/sklearn/cross_validation.py:553: Warning: The least populated class in y has only 1 members, which is too few. The minimum number of labels for any class cannot be less than n_folds=10. % (min_labels, self.n_folds)), Warning)
tks!
Bom dia Rafael,
Esse é um warning que indica que na coluna y você possui somente um membro numa classe, que é muito pouco e poderia gerar um resultado não ótimo.
[]s
Bom dia Guilherme,
o que significa: "um membro numa classe"?
obrigado
Essa é uma amostra dos dados. Como pode ver não tem só uma classe no Y.
produto,classificacao
Fujitsu Pick Roller para scanners S1500 / S1500M / FI-6110,16364833011
Rolo de Carga Duplo Lexmark T640/T644 Ref. 40x0127. 40x5852,16364833011
Rolo de Limpeza do Fusor Brother MFC-8480,16364833011
Rolo de Pressão para Brother DCP8080 DCP8085 Brother DCP8060,16364833011
Rolo Fusor superior para Brother HL5380 Brother DCP8080DN,16364833011
Hard Disk 500GB SATA interno para Notebook CCE Iron 745P 5400rpm,16364781011
100 Abraçadeiras Nylon 2.5x100mm Lacre - Branca,16364748011
Notebook DELL LAT 3470 I5-6200U 14 WIN 10 PRO 4GB 500GB,16364748011
Notebook HP 240 G4 I7-6500U W10P W10P DG W7P HD 1TB LCD14 1B,16364748011
Notebook HP 240 G5 I3-6006U W10PRO 4GB 500GB DVDRW 14,16364748011
Notebook HP 240 G5 I5-6200U W10P 8GB 500GB DVD 14 1B,16364748011Bom dia Rafael,
A "classe" 16364781011 só possui um exemplo, é isso mesmo? A ideia é que com só um exemplo, o treino pode ficar bem ruim, pq imagina que você quebra em 2 folds... já é suficiente para que esse cara nem apareça no treino. Então se você vai fazer N folds, o ideal é que toda classificação tenha no mínimo N exemplos.
[]s