Traceback (most recent call last): File "C:/Users/zk/PycharmProjects/untitled/预测案例改.py", line 53, in <module> clf.fit(X_train,y_train) File "G:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py", line 149, in fit X, y = check_X_y(X, y, dtype=np.float64, order='C', accept_sparse='csr') File "G:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 578, in check_X_y y = column_or_1d(y, warn=True) File "G:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 614, in column_or_1d raise ValueError("bad input shape {0}".format(shape)) ValueError: bad input shape (546, 2)

这个错误是由于输入的标签数据 y_train 的形状不符合模型的要求导致的。根据报错信息，y_train 的形状为 (546, 2)，而模型期望的标签形状很可能应该是一个一维数组，即 (546,)。

请确保 y_train 是一个一维数组，而不是一个二维数组。你可以使用 `y_train.shape` 来查看 y_train 的形状，如果得到的结果是 (546, 2)，那么可以尝试对 y_train 进行调整，使其变为一个一维数组。

如果你的任务是二分类问题，可以尝试使用 `y_train.ravel()` 将 y_train 转换为一维数组。如果你的任务是多分类问题，可以使用 `y_train.argmax(axis=1)` 将 y_train 转换为表示类别索引的一维数组。

确保 y_train 的形状与模型的标签要求相匹配，然后重新运行代码，这样就可以解决这个报错问题。