ValueError:找到样本数不一致的输入变量：[100300]

Question

我从Udemy那里学习KNN。数据集从这里下载。

当我尝试运行以下代码时：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

dataset = pd.read_csv('Social_Network_Ads.csv')
x = dataset.iloc[:, [2, 3]].values
y = dataset.iloc[:, 4:].values

from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25, random_state=0)

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
x_train = sc.fit_transform(x_train)
x_test = sc.transform(x_test)

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, metric='minkowski', p=2)
classifier.fit(x_train, y_train.ravel())

y_pred = classifier.predict(x_train)

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

我得到的错误是：

回溯（最近一次调用）：文件“/home/ashutosh/Machine Learning A-Z Template Folder/Part 3-分类/第15节-K-最近邻（K-NN）/knn（1.py）”，第24行，cm=混淆矩阵（y\u test，y\u pred）

文件“/home/ashutosh/.local/lib/python3.7/site packages/sklearn/metrics/\u classification.py”，第268行，混乱矩阵y类型，y真，y pred=\u检查目标（y真，y pred）

文件“/home/ashutosh/.local/lib/python3.7/site packages/sklearn/metrics/\u classification.py”，第80行，in\u check\u targets check\u constance\u length（y\u true，y\u pred）

文件“/home/ashutosh/.local/lib/python3.7/site packages/sklearn/utils/validation.py”，第212行，在检查一致长度“样本：%r”%[int（l）表示长度为l]）

ValueError:找到样本数不一致的输入变量：[100300]

Answer 1

更改行：

y_pred = classifier.predict(x_train)

到：

y_pred = classifier.predict(x_test)

你可以走了。