🐛n_classes(10) * n_clusters_per_class(2) must be smaller or equal 2**n_informative(4)=16

n_classes(10) * n_clusters_per_class(2)は2**n_informative(4)=16より小さいか等しくなければならない。

このエラーメッセージは、make_classification関数を使用して合成データセットを生成する際に、指定したパラメータが関数の内部制約を満たしていないことを意味します。具体的には、n_classes * n_clusters_per_class の値が 2**n_informative の値を超えてはならない、という制約に関連しています。それぞれのパラメータの意味を解説します：

• n_classes: 生成するクラス（ラベル）の数です。

• n_clusters_per_class: クラスごとに生成するクラスターの数です。デフォルトでは1ですが、この値を増やすことで、各クラス内に複数のサブグループ（クラスター）を持たせることができます。

• n_informative: 分類に有用な情報を持つ特徴の数です。

エラーメッセージで述べられている制約条件 n_classes * n_clusters_per_class <= 2**n_informative は、生成されるデータセットが持つことができるユニークなクラスとクラスターの組み合わせの最大数が、情報的特徴によって区別可能なユニークなパターンの数を超えてはならないことを意味します。つまり、情報を持つ特徴量の数に基づいてデータセットが表現できる最大の複雑さが制限されます。

この制約は、情報的特徴の数（n_informative）が少ない場合に、あまりにも多くのクラスやクラスターを持つデータセットを生成しようとすると発生します。これは、利用可能な情報的特徴が限られているため、それらの特徴だけでは多数の異なるクラスやクラスターを区別するのが不可能であることを意味します。

例えば、n_informative=4 の場合、最大で 2**4 = 16 個のユニークなクラスとクラスターの組み合わせを区別することができます。したがって、n_classes と n_clusters_per_class の積が16を超えると、エラーが発生します。このような状況を避けるためには、n_classes、n_clusters_per_class、または n_informative の値を調整する必要があります。

X, y = make_classification(n_samples=800, n_features=10, n_informative=4, n_classes=10, random_state=42) これなんですけど、何が悪いんでしょうか？

指定されたmake_classification関数の呼び出しでは、n_samples=800, n_features=10, n_informative=4, n_classes=10, random_state=42というパラメータを使用しています。この設定では、n_clusters_per_classの値が明示的に指定されていませんが、デフォルト値は1です。そのため、エラーメッセージの条件に直接関連するパラメータはn_informativeとn_classesです。
この設定において問題となるのは、n_classes * n_clusters_per_classが2**n_informativeの値を超える可能性がある点です。しかしこの場合、n_classes=10とn_clusters_per_class=1(デフォルト値)を掛けた値は10であり、2**n_informative = 2**4 = 16よりも小さいため、理論上は問題ありません。
したがって、提示されたコード自体には、提示されたエラーメッセージn_classes(10) * n_clusters_per_class(2) must be smaller or equal 2**n_informative(4)=16を直接引き起こすような問題は存在しません。エラーメッセージにあるn_clusters_per_class(2)は、実際にはデフォルト値ではなく、もしn_clusters_per_classを2に設定していた場合に適用される条件です。この条件に従えば、n_classes=10とn_clusters_per_class=2を掛けた値は20になり、2**n_informative = 16を超えるため、問題が発生します。
もし上記のエラーメッセージが出ている場合、それはn_clusters_per_classが暗黙的に2またはそれ以上に設定されている状況で発生するものであり、提示されたコードではそのようなパラメータは指定されていません。エラーが発生している正確な原因を特定するには、実際にn_clusters_per_classが設定されているか、または他の部分で何か誤解が生じているかを確認する必要があります。

X, y = make_classification(n_samples=800, n_features=10, n_informative=4, n_classes=10, n_clusters_per_class=1, random_state=42)