设置PyCaret的train_size=1.0仅训练全量数据集时遇错误，求指导

为什么设置train_size=1.0会报错 #

PyCaret的setup()默认依赖测试集完成模型评估与排序，当设置train_size=1.0时，没有剩余数据作为测试集，后续模型比较、指标计算步骤会因缺少测试数据触发错误。

正确实现全数据训练的两种方案 #

方案1：用交叉验证替代测试集评估

通过指定交叉验证折数，让PyCaret用全量数据的交叉验证结果评估模型，而非依赖划分出的测试集：

from pycaret.classification import setup, compare_models, finalize_model, predict_model

# df为你的全量训练数据集
clf_setup = setup(
    data=df,
    target='你的目标列名',
    test_data=None,  # 不预留测试集
    fold=10,  # 设置交叉验证折数，用于模型性能评估
    verbose=False
)

# 搜索最优二分类模型
best_model = compare_models()

# 用全量数据重新训练最优模型（交叉验证阶段模型仅在训练折上训练）
final_best_model = finalize_model(best_model)

# 对未见过的数据进行预测
predictions = predict_model(final_best_model, data=unseen_data)

方案2：指定空测试集强制全数据训练

如果上述方案仍有问题，可以手动创建与训练集结构一致的空DataFrame作为测试集，避免PyCaret尝试划分测试数据：

import pandas as pd
from pycaret.classification import setup, compare_models, finalize_model, predict_model

# 创建与训练集结构一致的空测试集
empty_test = pd.DataFrame(columns=df.columns)

clf_setup = setup(
    data=df,
    target='你的目标列名',
    test_data=empty_test,
    fold=5,  # 交叉验证评估模型
    verbose=False
)

# 后续步骤同方案1
best_model = compare_models()
final_best_model = finalize_model(best_model)
predictions = predict_model(final_best_model, data=unseen_data)

关键注意事项 #

• 若仅需训练单个模型而非搜索最优模型，可跳过compare_models()，直接用create_model()指定模型类型，再通过finalize_model()完成全量数据训练。
• 交叉验证折数可根据数据集大小调整，数据量小则设小折数（如5），数据量大可设10或更高，保证评估结果可靠。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Han