Kaggle泰坦尼克数据集训练时样本数量不一致报错如何解决

这个错误是Scikit-learn的输入校验逻辑触发的：要求训练用的特征矩阵和标签向量的样本数必须完全一致，你当前的tr_features有534条样本，tr_labels有535条样本，数量不匹配导致训练失败。

• 第一步：先确认两者的样本数量差异，执行以下代码：

print("特征样本数：", tr_features.shape[0])
print("标签样本数：", tr_labels.shape[0])

• 第二步：回溯特征处理流程，排查样本数不一致的根源：通常是在缺失值删除、特征编码、数据集拆分环节误删了部分特征样本，或者标签处理时多保留了无效样本。
• 第三步：对齐两者的样本索引，直接用索引匹配保证数量一致：

# 以标签的索引为基准，过滤特征数据
tr_features = tr_features.loc[tr_labels.index]
# 校验对齐后的数量
assert tr_features.shape[0] == tr_labels.shape[0]

• 第四步：对齐完成后，重新运行原逻辑回归网格搜索代码即可正常执行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Victor