Python3：ValueError：太多的值来解压缩（预计2）

现在我正在阅读大量（大约100万行）的训练数据（标签：0或1）从txt文件中练习机器学习scikit-学习：如下数据的数据：Python3：ValueError：太多的值来解压缩（预计2）

label  data 
0  xd,xw,gh 
1  xg,xh,xl,xk,yh,xd

.................................. ....

但有错误后，我跑我的代码：

Traceback (most recent call last): 
    X, y = get_minibatch(train_text, train_label, chunksize=1000) 
ValueError: too many values to unpack (expected 2

请给我你大约T t建议他的问题！感谢您的时间和考虑！

来源

2017-02-24 tktktk0711

get_minibatch(train_x, train_y, chunksize)正在使用良率使其成为生成器/迭代器。

你叫它像一个函数，期待两个参数和解压缩它们。

但是你没有得到两个元素，你调用后获得了一个生成器/迭代器对象。（在这种情况下：总是打印出print(type(function()))当然这个单一对象不能被解压成两个

您需要使用它像一个发电机/迭代器，例如，在python3：。

X, y = next(get_minibatch(train_text, train_label, chunksize=1000))

来源

2017-02-24 15:57:07 sascha

感谢@ sascha，在我添加下一个（get_minibach .....）之后，代码仍然有错误：raise ValueError（“类应该包含所有可以有效的标签” ValueError：类应该包含可以在y中的所有有效标签 – tktktk0711

这是一些**新的不相关的问题**。基本问题是，由于您的钳工不知道他们，所以存在未知的标签。请阅读[本文]（http://scikit-learn.org/stable/modules/scaling_strategies。 HTML＃增量学习）。摘录：'''为了分类，有一点需要注意的是，尽管无状态特征提取例程可能能够处理新的/看不见的属性，但增量式学习者本身可能无法应付新的/看不见的目标类别。在这种情况下，您必须使用classes =参数将所有可能的类传递给第一个partial_fit调用.''' – sascha

感谢@sascha您的宝贵意见。我很抱歉，我仍然不知道如何处理它。 – tktktk0711

Python3：ValueError：太多的值来解压缩（预计2）

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