我在尝试将 KNN 应用于糖尿病初级数据时，为了将数据集分割成训练集和测试集，我使用了代码中描述的 `iloc` 函数。但当我使用此代码时，我得到了非常奇怪的测试数据形状。请问有人能解释一下我做错了什么吗？

这是我的代码：

# 使用索引 0 到 7 的前 8 列作为参数
X = dataset.iloc[:,0:8]
y = dataset.iloc[:,8]
# 将 X 和 y 分割成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size =0.2,random_state =0)
# 让我们检查所有这些的形状
print("X_train 的形状是 : ", X_train.shape)
print("X_test 的形状是 : ", X_test.shape)
print("y_train 的形状是 : ", y_train.shape)
print("y_test 的形状是 : ", y_test.shape)
这是我得到的输出：
X_train 的形状是 :  (614, 8)
X_test 的形状是 :  (154, 8)
y_train 的形状是 :  (614,)
y_test 的形状是 :  (154,)

回答：

当您使用 `train_test_split` 时，返回的不是 pandas 对象，而是 numpy 数组。您得到的输出是 numpy 数组显示其形状的方式。以下是一些示例：

import numpy as np
np.array([0, 1, 2]).shape
## (3,)
np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]).shape
## (2, 3)