ValueError：在 sklearn.make_classification 中解压的值太多答案

【问题标题】：ValueError: too many values to unpack in sklearn.make_classificationValueError：在 sklearn.make_classification 中解压的值太多
【发布时间】：2017-04-12 06:15:28
【问题描述】：

我有一个名为one_dataset.py的文件，其中包含一个生成合成数据集的函数。这是代码：

#Generating synthetic datasets
from sklearn import datasets

def create_dataset():
    data, labels = datasets.make_classification(n_samples=200,n_features=4,n_classes=2,flip_y=0.01,shuffle=True)
    return data
    return labels

if __name__ == "__main__":
   create_dataset()

我正在将one_dataset.py 导入另一个名为two_split.py 的文件中，以便我可以在此处使用创建的数据集并将其拆分为训练和测试数据。文件two_split.py 如下所示：

import one_dataset
import sklearn

try:
    data, labels = one_dataset.create_dataset() 
    print data  
    print labels

except ValueError:
    print "Oops! Too many values to unpack! Lighten up, please!"

它捕获了 ValueError ，它表示要解包的值太多。此外，当我尝试在one_dataset.py 中打印data 和labels 时，不会显示此类错误。

我想知道为什么会发生这种情况以及如何解决它。谢谢。

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn

【解决方案1】：

尝试将create_dataset 函数中的返回值更改为return data, labels。

理由： 您的函数create_dataset 在第一次返回后退出，只返回data。当您在 try/catch 块中调用该函数时，您需要两个值，即 data 和 labels，但仅返回 data。

希望这会有所帮助。

【讨论】：