Python输入样本数量不一致错误[23038,7680]及KNN代码问题求助

你这段代码的问题一眼就能看出来——你把测试集标签y_test传给了fit()方法，而不是训练集标签y_train！

先看你出错的代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors =5, metric = 'minkowski', p = 2 )
classifier.fit(X_train, y_test)  # 这里是错误根源！

报错提示Found input variables with inconsistent numbers of samples: [23038, 7680]，翻译过来就是：你传入的训练特征集X_train有23038个样本，但对应的标签集y_test只有7680个样本，两者数量完全不匹配。而fit()方法要求特征和对应标签必须是一对一的，自然就抛出错误了。

修复方法 #

只需要把fit()里的第二个参数换成训练集的标签y_train就搞定了：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors =5, metric = 'minkowski', p = 2 )
classifier.fit(X_train, y_train)  # 换成训练集标签就对了！

额外提醒 #

• fit()是让模型在训练数据上学习规律，必须传入训练集的特征（X_train）和训练集的标签（y_train），两者样本数必须完全一致。
• 等模型训练完成后，你再用classifier.predict(X_test)生成测试集的预测结果，之后就可以和y_test对比来评估模型的性能啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rahul Rai Khatri