Python 绘制线性回归时如何确定正确的形状？
我试图将我的线性回归模型可视化，但不幸的是，我不太明白如何管理数据以正确绘制回归结果。 下面是我执行线性回归模型的步骤、数据的外观以及我得到的错误Python 绘制线性回归时如何确定正确的形状？,python,pandas,plotly,linear-regression,Python,Pandas,Plotly,Linear Regression,我试图将我的线性回归模型可视化，但不幸的是，我不太明白如何管理数据以正确绘制回归结果。 下面是我执行线性回归模型的步骤、数据的外观以及我得到的错误 X=销售额[['2018年12月'、'2018年11月'、'2018年10月'、'2018年9月'、'2018年8月'、'2018年7月]] y=销售额[['CLV']] 从sklearn.model\u选择导入列车\u测试\u拆分 X_序列，X_测试，y_序列，y_测试=序列测试分割（X，y，测试大小=0.25，随机状态=0） 从sklearn.l
X=销售额[['2018年12月'、'2018年11月'、'2018年10月'、'2018年9月'、'2018年8月'、'2018年7月]]
y=销售额[['CLV']]
从sklearn.model\u选择导入列车\u测试\u拆分
X_序列，X_测试，y_序列，y_测试=序列测试分割（X，y，测试大小=0.25，随机状态=0）
从sklearn.linear\u模型导入线性回归
linreg=线性回归（）
linreg.fit（X_系列、y_系列）
y_pred=linreg.predict（X_检验）
打印（X）
打印（y）
X.iloc[：，：]=labelencoder_X.fit_变换（X.iloc[：，：]）
y、 iloc[：，：1]=labelencoder\u y.fit\u变换（y.iloc[：，：1]）
plt.散射（X_测试，y_测试，颜色='黑色'）
plt.绘图（X_列，y_pred，颜色为“绿色”，线宽为3）
产品名称（“CLTV（培训集）”
plt.xlabel（“时间”）
plt.ylabel（'CLV'）
plt.show（）
month_year Dec-2018 Nov-2018 Oct-2018 Sep-2018 Aug-2018 Jul-2018
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[3928 rows x 6 columns]
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[3928 rows x 1 columns]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-197-44d25a827a36> in <module>
2 print (X)
3 print (y)
----> 4 X.iloc[:,:] = labelencoder_X.fit_transform(X.iloc[:,:])
5 y.iloc[:,:1] = labelencoder_y.fit_transform(y.iloc[:,:1])
6 plt.scatter(X_test, y_test, color='black')
/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/preprocessing/label.py in fit_transform(self, y)
233 y : array-like of shape [n_samples]
234 """
--> 235 y = column_or_1d(y, warn=True)
236 self.classes_, y = _encode(y, encode=True)
237 return y
/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py in column_or_1d(y, warn)
795 return np.ravel(y)
796
--> 797 raise ValueError("bad input shape {0}".format(shape))
798
799
ValueError: bad input shape (3928, 6)
X_transf = labelencoder_X.fit_transform(X)
y_transf = labelencoder_y.fit_transform(y)