Python 线性回归序列/形状输出不正确

我试图用线性回归来预测未来几年的电视剧发行量。我有一个数据框，其中ever行是一个发布，列有发布年份、类型等信息。。。我想用它来预测即将发布的版本数量，所以我所做的是创建一个新的数据框架，由所有唯一年份和一个count_值组成，以获得当年的发布数量。所以现在我有85行，两列，一列是年份，另一列是发行量

我正在为此而学习，这是我到目前为止所做的代码

x = ML_content.drop('releases', axis = 1)
#x = ML_content['years']
y = ML_content['releases']
x_train, y_train, x_test, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 20)
x_train.shape, y_train.shape
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(x_train, y_train)

我认为成形过程的结果不符合我的要求（这是结果：

（（42,1）、（43,1））

） 由于这个原因，下面的代码也不能工作。谁能解释一下我做错了什么，或者需要做些什么来改变这一切

感谢您的时间和帮助

根据
列车测试分离的返回顺序与您的顺序不同
返回的订单为：X_列、X_测试、y_列、y_测试
你有：x_火车，y_火车，x_测试，y_测试