TypeError：__init__()在癌症数据集中为参数'n_splits‘获取了多个值

这个错误信息表明在初始化某个对象时，参数 n_splits 被传递了多个值，而该参数期望的是单一值。这种情况通常发生在使用交叉验证工具时，例如 sklearn.model_selection 中的 KFold 或 StratifiedKFold。

基础概念

• 交叉验证（Cross-Validation）：是一种评估机器学习模型泛化能力的方法。它将数据集分成多个子集（称为“折”），每次使用其中一部分作为测试集，其余部分作为训练集。
• n_splits：指定数据集将被分成多少个折。

相关优势

• 更好的模型评估：通过多次训练和测试，交叉验证能更准确地估计模型的性能。
• 减少过拟合：通过在不同数据子集上测试模型，可以减少模型对特定数据分布的依赖。

类型

• K-Fold Cross-Validation：将数据集分成K个相等大小的子集，每次使用一个子集作为测试集。
• Stratified K-Fold Cross-Validation：保持每个折中类别的比例与整个数据集相同。

应用场景

• 模型选择：在多个模型中选择最佳模型。
• 参数调优：通过交叉验证找到最优的超参数。

常见原因及解决方法

原因

1. 参数传递错误：在调用交叉验证函数时，可能不小心传递了多个值给 n_splits。
2. 函数重载或默认值问题：某些库可能在内部重载了函数，导致默认参数被意外修改。

解决方法

确保在初始化交叉验证对象时只传递一个值给 n_splits。以下是一个示例代码，展示了如何正确使用 KFold：

from sklearn.model_selection import KFold

# 正确示例：只传递一个值给 n_splits
kfold = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# 错误示例：传递了多个值（这种情况会导致 TypeError）
# kfold = KFold(n_splits=[5, 10], shuffle=True, random_state=42)  # 这行代码会导致错误

# 使用交叉验证
for train_index, test_index in kfold.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    # 在这里进行模型训练和评估

总结

• 基础概念：交叉验证和 n_splits 参数的作用。
• 优势：更好的模型评估和减少过拟合。
• 类型：K-Fold 和 Stratified K-Fold。
• 应用场景：模型选择和参数调优。
• 解决方法：确保 n_splits 只传递一个值，并检查代码中是否有误传递多个值的情况。

通过以上步骤，可以有效解决 TypeError: __init__() got multiple values for argument 'n_splits' 的问题。