我查看了其他答案，但仍然無法理解為什么問題仍然存在。Iris 數(shù)據(jù)集的經(jīng)典機器學習實踐。代碼：dataset=load_iris()X = np.array(dataset.data)y = np.array(dataset.target)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)model = KNeighborsClassifier()model.fit(X_train, y_train)prediction=model.predict(X_test)所有數(shù)組的形狀：X 形狀：(150, 4)y 形狀：(150,)X_train: (105, 4)X_test: (45, 4)y_train: (105,)y_test(45,)預測：（45，）試圖打印這個model.score(y_test, prediction)我得到了錯誤。我嘗試使用 .reshape(-1,1) 將 y_test 和預測轉(zhuǎn)換為二維數(shù)組，但出現(xiàn)另一個錯誤：查詢數(shù)據(jù)維度必須與訓練數(shù)據(jù)維度匹配。這不僅關乎解決方案，還關乎理解問題所在。