ValueError：不能将折叠数n_folds = 3大于样本数：2

Question

我不知道为什么会出现此错误，因为我显式设置了cv = 2，那么n_fold如何等于3？ （我在蟒蛇上使用python 2）

import numpy as np
from sklearn.cross_validation import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV

classifier = LogisticRegressionCV(scoring='roc_auc')
x = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 9], [4, 9, 1], [8, 0, 4], [1, 1, 4], [1.1, 2, 4]])
y = np.array([True, False, True, False, True, False])
cross_val_score(classifier, x, y, cv=2)

运行代码后，我得到：ValueError：无法具有大于样本数的折叠数n_folds = 3：2

Answer 1

啊，我对LogisticRegressionCV的使用是完全错误的。 这是有效的：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV

classifier = LogisticRegressionCV(scoring='roc_auc', cv=2)
classifier.store_cv_values = True
x = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 9], [4, 9, 1], [8, 0, 4], [1, 1, 4], [1.1, 2, 4]])
y = np.array([True, False, True, False, True, False])
classifier.fit(x, y)