如何解决此错误：ValueError: no enough values to unpack (expected 4, got 3)?答案

【问题标题】：How can I resolve this error: ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 3)?如何解决此错误：ValueError: no enough values to unpack (expected 4, got 3)?
【发布时间】：2020-04-06 06:42:50
【问题描述】：

我正在使用此链接中提到的学习曲线代码路径。

https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_learning_curve.html

我收到以下错误：

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ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-41-f71104873302> in <module>
    132 cv = KFold(n_splits=15, random_state=42, shuffle=False)
    133 plot_learning_curve(bag, title, X, y, axes=axes[:, 0], ylim=(0.7, 1.01),
--> 134                     cv=cv, n_jobs=4)
    135 
    136 title = r"Learning Curves LightGBM Classifier"

<ipython-input-41-f71104873302> in plot_learning_curve(estimator, title, X, y, axes, ylim, cv, n_jobs, train_sizes)
     78     axes[0].set_ylabel("Score")
     79 
---> 80     train_sizes, train_scores, test_scores, fit_times= learning_curve(estimator, X, y, cv=cv, n_jobs=n_jobs,train_sizes=train_sizes)
     81     train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
     82     train_scores_std = np.std(train_scores, axis=1)

ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 3)

请帮我解决这个问题。我使用完全相同的代码来绘制不同的模型，但我仍然遇到相同的错误。

【问题讨论】：

我从未使用过这个库，并且能够在不到 1 分钟的时间内找到问题：点击您在问题中提供给我们的链接。从那里点击链接到learning_curve，阅读有关返回值的文档。找到解决方案。
您没有使用完全相同的代码；请仔细看；另外，通过指向外部代码仓库，SO 不起作用 - 请在此处发布相关代码。

标签： python python-3.x matplotlib machine-learning data-science

【解决方案1】：

变化：

train_sizes, train_scores, test_scores, fit_times

收件人：

train_sizes, train_scores, test_scores, fit_times, _

编辑：

初始答案是错误的，因为 sklearn 的示例在调用 learning_curve 时使用了 return_times 参数，这将返回两个额外的变量（fit_times、score_times）。在这种情况下，没有使用参数，使用了sklearn版本，只返回了3个值。

return_times 仅适用于 0.22.2

【讨论】：

对不起，您是正确的，根据文档，如果您在 learning_curve 函数中设置参数 return_times，它将返回 3 个值，因为您没有使用该参数，它只会返回 3 .docscikit-learn.org/stable/modules/generated/…
如果我使用返回时间，那么它会给我以下错误：
TypeError: learning_curve() got an unexpected keyword argument 'return_times'
你使用的sklearn版本是什么print(sklearn.__version__)？
0.21.2 很抱歉，我明白了