如何防止ValueError：形状（1,1）和（3,3）不对齐：1（dim 1）！= 3（dim 0）

Question

我有一些numpy数组（X_test，X_train，y_test，y_test），希望将它们放入分类器中，然后由得分函数进行测试。

我的代码是：

sample_data = pd.read_csv("includes\\csv.csv")
    sample_datat = pd.read_csv("includes\\csvt.csv")

    X_train= np.array(sample_data["day"])
    y_train= np.array(sample_data["balance"])

    X_test= np.array(sample_datat["day"])
    y_test= np.array(sample_datat["balance"])


    X_train = X_train.reshape(1, -1)
    y_train = y_train.reshape(1, -1)

    X_test = X_test.reshape(1, -1)
    y_test = y_test.reshape(1, -1)


    clf = LinearRegression()
    clf.fit(X_train, y_train)

    clf.score(X_test, y_test)

运行后错误为：

ValueError: shapes (1,1) and (3,3) not aligned: 1 (dim 1) != 3 (dim 0)

如何防止这种情况发生？