X = [ssta, hgta] y = [pre] # 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 建立多元线性回归模型并拟合训练集 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上评估模型 score = model.score(X_test, y_test) print('模型得分：', score) # 使用模型进行预测 prediction = model.predict([[0.5, 0.3]]) print('预测值：', prediction) ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [2, 1]

这段代码中出现了一个错误，错误信息提示为“Found input variables with inconsistent numbers of samples: [2, 1]”。这是因为在训练集和测试集划分时，X和y的维度不一致，导致无法进行训练和预测。具体来说，X的维度为（n_samples，n_features），y的维度为（n_samples，1），其中n_samples表示样本数，n_features表示特征数。因此，你需要检查X和y的维度是否一致，如果不一致需要进行调整。