当我使用random_state=10时。 y_test [1]有效，但y_test [2或3或...]无效。
因此，我尝试使用其他random_state（例如42或20），但是更改后，random_state.y_test [10]也不起作用。
我不确定问题是来自y_test还是来自random_state。 我想弄清楚为什么更改random_state的值也会更改r2_score的精度。
非常感谢
x = df[['mileage','engine_power','feature_1','feature_2','feature_3','feature_4','feature_5','feature_6','feature_7','feature_8','car_type']]
y = df['price']
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=10)
lr =LinearRegression()
lr.fit(x_train,y_train)
predict_lr = lr.predict(x_test)
print('real value y_test[1]:'+str(y_test[1])+' predict:'+str(lr.predict(x_test.iloc[[1],:])))
print('real value y_test[2]:'+str(y_test[2])+' predict:'+str(lr.predict(x_test.iloc[[2],:])))
print('scort:',lr.score(x_test,y_test))
print('r2 score:',r2_score(y_test,predict_lr))
>>>real value y_test[1]:69700 predict:[12659.21124934]
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-48-e556e02e9019> in <module>
3 predict_lr = lr.predict(x_test)
4 print('real value y_test[1]:'+str(y_test[1])+' predict:'+str(lr.predict(x_test.iloc[[1],:])))
----> 5 print('real value y_test[2]:'+str(y_test[5])+' predict:'+str(lr.predict(x_test.iloc[[2],:])))
6
7 print('scort:',lr.score(x_test,y_test))
KeyError: 5