Python Sklearn:ValueError:找到样本数不一致的输入变量：[500，1]

我正在使用python的sklearn库解决一个机器学习问题

我正在使用pandas dataframe，我想使用本地数据训练一个线性回归模型，并预测新的值。这是我的代码示例

customers= pd.read_csv('Ecommerce Customers')
X= customers[['Avg. Session Length', 'Time on App','Time on Website', 'Length of Membership']]
y=['Yearly Amount Spent']

当我尝试运行下面的代码时

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=101)

这给了我一个错误

Found input variables with inconsistent numbers of samples: [500, 1]

在我的数据集中，它有500行和8列 斯克威瑞恩是

import sklearn
format(sklearn.__version__)
'0.20.1'

请帮帮我。

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提前感谢

仔细查看您的代码，您不会像您可能想做的那样，将

y

作为数据帧

客户的一列；照你说的

y=['Yearly Amount Spent']

y
只是一个单元素列表：

y
# ['Yearly Amount Spent']

因此，scikit learn有理由抱怨标签的长度
y
仅为1

换成

y=customers['Yearly Amount Spent']

仔细查看您的代码，您不会像您可能想做的那样，将
y
作为数据框
客户的一列；照你说的

y=['Yearly Amount Spent']

y
只是一个单元素列表：

y
# ['Yearly Amount Spent']

因此，scikit learn有理由抱怨标签的长度
y
仅为1

换成

y=customers['Yearly Amount Spent']