бовал линейную регрессию, используя sklearn. Иногда я получаю ошибку значения, иногда она работает нормально. Я не уверен, какой подход использовать. Сообщение об ошибке выглядит следующим образом:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/linear_model/base.py", line 512, in fit
    y_numeric=True, multi_output=True)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 531, in check_X_y
    check_consistent_length(X, y)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 181, in check_consistent_length
    " samples: %r" % [int(l) for l in lengths])
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [1, 200]

Код выглядит примерно так:

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
data = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv', index_col=0);
x = data['TV']
y = data['Sales']
lm = LinearRegression()
lm.fit(x,y)

Пожалуйста, помогите мне. Я студент, пытаюсь освоить основы машинного обучения.