我一直在尝试使用scikit-learn中的随机森林回归，但我在使用标准模型（来自文档和教程）时遇到了错误。以下是代码：

但输出看起来不对：

---> 24 errors = abs(predictions - trainYset_test)
    25 # 计算平均绝对百分比误差（MAPE）
    26 mape = 100 * (errors / trainYset_test)
..... 更多追踪信息
ValueError: 无法强制转换为 Series，长度必须为 1：给定 780

我该如何修复它？780 是 trainYset_test 的形状。我不是在请求解决方案（即为我编写代码），而是希望得到关于为什么会发生这个错误的建议。我完全按照教程中的步骤操作了。

回答：

从错误信息中可以清楚地看出，数组必须具有形状为1，

因此使用 reshape 函数将其调整为正确的形状，

predictions=predictions.reshape(780,1)