scikit-learn是常用的机器学习库之一，该库中很多模型都需要输入训练数据的类别。如果训练数据只有单一类别，就会触发报错”ValueError: The number of classes has to be greater than one; got {n_classes}”。其中，{n_classes}表示数据的类别数目，若其值为1，则会报错。
这个错误很可能是因为数据预处理或者采集数据的方式有问题导致的，具体可以从以下几个方面来排查和解决：
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检查数据标签：查看数据的类别是否只有一种，如果只有一种，则需要重新采样或者采集更多的数据。
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检查训练集和测试集的标签分布： 如果训练集和测试集的类别分布不一致，可能会导致某个分类器在测试集的表现不佳。在这种情况下，可以考虑使用stratified sampling来确保训练集和测试集的标签分布一致。
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检查数据是否已经被编码： 对于一些分类变量，如果没有进行One-Hot编码，可能会导致数据的类别数量不正确。因此，需要检查数据是否已经被正确的编码。
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检查所使用的算法是否需要对类别变量进行编码：有些机器学习算法对于分类变量需要在输入时进行编码，例如对于决策树算法，如果标签变量未被正确的编码，可能会触发错误信息。
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检查代码：有时可能是代码本身的错误导致了该错误，例如错误地让标签的变量类型转换为浮点数。在这种情况下，需要仔细检查代码，避免类似错误的发生。
总结：出现”ValueError: The number of classes has to be greater than one; got {n_classes} “的错误往往是因为数据标签或数据处理过程中存在问题导致，所以排查问题时需要逐一检查。