X = data.drop("median_house_value", axis=1) y = data["median_house_value"]还是报错Found input variables with inconsistent numbers of samples:

这个错误提示通常意味着输入数据的维度不匹配。在这种情况下，可能是因为你的数据有缺失值，需要进行处理。

你可以使用`DataFrame.dropna()`方法来删除数据中的缺失值，如下所示：

data = data.dropna()

然后再执行训练集和测试集分割的代码就可以避免这个错误了。

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解析 def explore_city_data(self,city_data): housing_prices = city_data.target housing_features = city_data.data num_houses = np.shape(city_data.data) num_features = np.shape(city_data.data) min_price = np.min(city_data.target) max_price = np.max(city_data.target) mean_price = np.mean(city_data.target) median_price = np.median(city_data.target) stand_dev = np.std(city_data.target)

这段代码定义了一个名为"explore_city_data"的函数，该函数有一个参数"city_data"。该函数的主要目的是从给定的城市数据中提取一些基本信息，包括房屋价格、特征数量、房屋数量、最小价格、最大价格、平均价格、中位价格和标准差。

具体来说，该函数将从给定的城市数据中提取房屋价格和特征，并计算出特征数量和房屋数量。然后，该函数将使用NumPy库中的函数来计算出最小价格、最大价格、平均价格、中位价格和标准差，这些计算都是基于房屋价格数据。

最后的结果将作为函数的返回值，因此，该函数将返回一个元组，其中包含所有的计算结果。

import pandas as pd data=pd.read_csv('housing.csv') total_bedrooms_mean=data['total_bedrooms'].mean() data['total_bedrooms'].fillna(total_bedrooms_mean,inplace=True) onehot=pd.get_dummies((data[['ocean_proximity']]),prefix='ocean_proximity') data.drop(columns = ['ocean_proximity'],inplace=True) X=pd.concat([data['housing_median_age'],data['total_rooms'],data['total_bedrooms'],data['population'],data['households'],data['median_income'],onehot],axis=1) y=data[["median_house_value"]] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=42) from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg=LinearRegression() lin_reg.fit(X_train,y_train) y_pre=lin_reg.predict(X_test) from sklearn import metrics metrics.accuracy_score(y_test,y_pre)报错import pandas as pd data=pd.read_csv('housing.csv') total_bedrooms_mean=data['total_bedrooms'].mean() data['total_bedrooms'].fillna(total_bedrooms_mean,inplace=True) onehot=pd.get_dummies((data[['ocean_proximity']]),prefix='ocean_proximity') data.drop(columns = ['ocean_proximity'],inplace=True) X=pd.concat([data['housing_median_age'],data['total_rooms'],data['total_bedrooms'],data['population'],data['households'],data['median_income'],onehot],axis=1) y=data[["median_house_value"]] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=42) from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg=LinearRegression() lin_reg.fit(X_train,y_train) y_pre=lin_reg.predict(X_test) from sklearn import metrics metrics.accuracy_score(y_test,y_pre)

这个代码会报错，因为`metrics.accuracy_score()`是用于分类问题的指标，而这里是回归问题，所以不能使用该指标。

如果你想评估回归模型的性能，可以使用回归指标，如均方误差（mean squared error, MSE）、均方根误差（root mean squared error, RMSE）或平均绝对误差（mean absolute error, MAE）。例如，使用MSE指标可以这样计算：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(y_test, y_pre)
print(mse)

请注意，当使用不同的指标时，解释和解读结果的方式也会有所不同，因此请根据你的具体问题和数据类型选择适当的指标。