Python ValueError:scikit学习中的输入形状（）错误

我正在尝试运行以下代码，它使用交叉验证来评估Scikit学习中的线性回归方法

X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(train, outcomes == 't', test_size=0.4, random_state=0)
X_test.shape , y_test.shape
model = LogisticRegression(C=0.1)
model.fit(X_train[:X_train.shape[0]/2], y_train[:y_train.size/2] == 't')
preds1 = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
model.fit(X_train[(X_train.shape[0]/2 + 1):], y_train[(y_train.size/2) +1 :] == 't')
preds2 = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
preds = (preds1+preds2)/2

在“model.fit（X_-train[：（X_-train.shape[0]/2]、y_-train[：y_-train.size/2]=='t'）”中。 我说的是错误的：

Traceback (most recent call last):
  File "ROC.py", line 137, in <module>
    model.fit(X_train[:X_train.shape[0]/2], y_train[:y_train.size/2] == 't')
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/svm/base.py", line 674, in fit
    y_ind = self._enc.fit_transform(y)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/preprocessing/label.py", line 124, in fit_transform
    y = column_or_1d(y, warn=True)
   File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/utils/validation.py", line 310, in column_or_1d
    raise ValueError("bad input shape {0}".format(shape))
ValueError: bad input shape ()

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“ROC.py”，第137行，在
模型.拟合（X_-train[：X_-train.shape[0]/2]，y_-train[：y_-train.size/2]='t'）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/svm/base.py”，第674行，适合
y_ind=自匹配变换（y）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/sklearn/preprocessing/label.py”，第124行，在fit_变换中
y=列_或_1d（y，警告=真）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/utils/validation.py”，第310行，在列_或_1d中
raise VALUERROR（“错误的输入形状{0}”。格式（形状））
ValueError:错误的输入形状（）

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原因是什么？我如何解决这个问题？

你传递的X和y的形状是什么？正如Andy所说，你在第一行传递一个名为

train

的变量，你没有向我们展示它是什么。