我一直在尝试使用我清理过的数据集开发一个线性回归模型。以下是我的数据集：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1G7URct9yPAxEETLrb_F1McN-bgKp_r8cykmCOmojhT0/edit?usp=sharing
我已经使用标签编码器处理了数据，并只需使用TRAIN_TEST_SPLIT进行拆分

cols = ['nama_pasar','komoditas']

for col in cols:
  df_test[col] = LE.fit_transform(df_test[col])
  print(LE.classes_)

X = df_test[['tanggal','nama_pasar','komoditas']]
y = df_test[['harga']]

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, y_train, X_test, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.5)

当我尝试拟合数据时，没有出现任何问题。

LR.fit(X_train, y_train)

但是当我尝试使用我的线性回归模型中的预测时，它总是显示这个错误

LR.predict([1, 10, 4])

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[ 1 10  4].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

我尝试将测试大小的数量更改为0.2，但它显示的错误与第一个不同。

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [37936, 9484]

我该怎么解决这个问题？
我还在学习数据科学的基础知识，如果能给我解释一下，我将不胜感激
谢谢你