Question

我正在尝试制作一个股票预测算法，并且几乎完成了-我只需要实现线性SVC算法。因此，我已经清理了数据，并且想使用train_test_split库拆分数据，以便可以在其上拟合预测模型。但是，当我尝试拆分数据时，出现此错误：

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [24, 2]

我非常细致，并验证了我所有的特征都相同的长度-以[[Feature1] [Feature2] [Feature3] [Feature4]]的格式，并且我的Y与数据的长度相同长度。

我正在使用时间轴2010/01/01-2010/01/10使其更具可读性。不幸的是，在查看了多个线程和一些文档之后，我无法弄清楚为什么我的拆分无法正常工作。如果您对发生的事情有了解，请告诉我。

预测变量类：

#I want to use Linear SVC
#Sci Kit Learn
class Predictor:
    def __init__(self, stock):


    from sklearn.svm import LinearSVC as lsvc
    from sklearn.model_selection import train_test_split as tts         

    features = []

    for i in stock.features:
        inner = []

        for ii in i.featureData:
            inner.append(ii)
        features.append(inner)

    y =  stock.two_list

    clf = lsvc(random_state=0, tol=1e-5)

    xTrain, xTest, yTrain, yTest = tts(features, y)

    #clf.fit(xTrain, yTrain)

    #>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    #...     X, y, test_size=0.33, random_state=42)


    #print(clf.score(xTest, yTest))

在此处运行代码： https://repl.it/@JacksonEnnis/Stock-Alg

ValueError：找到输入样本数量不一致的输入变量：[24，2]

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