Python 当我尝试反向缩放预测数据时面临问题

当我使用

scale = StandardScaler()
y_pred = scale.inverse_transform(y_pred)
y_pred

我犯了这样的错误_

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ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-39-07677aad64e3> in <module>()
----> 1 y_pred = scale.inverse_transform(y_pred)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/preprocessing/_data.py in inverse_transform(self, X, copy)
    844                 X = X.copy()
    845             if self.with_std:
--> 846                 X *= self.scale_
    847             if self.with_mean:
    848                 X += self.mean_

ValueError: non-broadcastable output operand with shape (462,1) doesn't match the broadcast shape (462,4)

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ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1 y_pred=比例逆变换（y_pred）
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/preprocessing//u data.py反变换（self，X，copy）
844 X=X.copy（）
845如果自身带有标准：
-->846 X*=自刻度_
847如果自我，则表示：
848 X+=自身平均值_
ValueError:形状为（462,1）的不可广播输出操作数与广播形状（462,4）不匹配

请告诉我如何解决这个问题