数据集 data 和目标变量 y 的长度相同报错 Found input variables with inconsistent numbers of samples: [1, 20640] In [ ]:

这个错误提示显示输入变量和目标变量的样本数量不一致，可能是由于你的输入变量 `X` 和目标变量 `y` 的维度不匹配引起的。请检查一下 `X` 和 `y` 的形状，看看它们是否匹配。你可以使用以下代码检查它们的形状：

print(X.shape)
print(y.shape)

如果它们的形状不匹配，你需要调整它们的维度，以便它们可以匹配。如果你使用的是 `numpy`，你可以使用 `reshape()` 函数来改变它们的形状。

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python报错Found input variables with inconsistent numbers of samples: [151, 46]

这个错误通常是因为输入的特征矩阵和标签向量的样本数量不一致导致的。请确保你的特征矩阵和标签向量的样本数量相同。

你可以使用以下代码检查特征矩阵和标签向量的样本数量是否一致:

print(X.shape)
print(y.shape)

其中，X是特征矩阵，y是标签向量。如果二者的输出结果不一致，那么你需要检查你的代码并确保你正在使用正确的数据集。

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。