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Update 7.md（是的，感谢！存在这种可能性）

docs/ml/7.md

@@ -156,7 +156,7 @@ def cross_validation_split(dataset, n_folds):
     fold_size = len(dataset) / n_folds
     for i in range(n_folds):
         fold = list()                  # 每次循环 fold 清零，防止重复导入 dataset_split
-        while len(fold) < fold_size:   # 这里不能用 if，if 只是在第一次判断时起作用，while 执行循环，直到条件不成立
+        while len(fold) < fold_size and len(dataset_copy) > 0:   # 这里不能用 if，if 只是在第一次判断时起作用，while 执行循环，直到条件不成立
             # 有放回的随机采样，有一些样本被重复采样，从而在训练集中多次出现，有的则从未在训练集中出现，此为自助采样法。从而保证每棵决策树训练集的差异性            
             index = randrange(len(dataset_copy))
             # 将对应索引 index 的内容从 dataset_copy 中导出，并将该内容从 dataset_copy 中删除。