エラー：ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [178, 150]の解決

Question

前提・実現したいこと

kmeansを用いてwineのデータセットをクラスタリングしました。
しかし、正答率を出力しようとするとエラーが起きてしまいます。
irisのデータセットを用いて正答率を出した後、プログラムはそのままでデータセットだけをwineに変更しました。ほかにも変更しないといけない所があったら教えて頂きたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-101-fd9ffdd3c549> in <module>
      1 from sklearn.metrics import accuracy_score
----> 2 accuracy_score(data.target,cls.labels_)

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py in accuracy_score(y_true, y_pred, normalize, sample_weight)
    174 
    175     # Compute accuracy for each possible representation
--> 176     y_type, y_true, y_pred = _check_targets(y_true, y_pred)
    177     check_consistent_length(y_true, y_pred, sample_weight)
    178     if y_type.startswith('multilabel'):

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py in _check_targets(y_true, y_pred)
     69     y_pred : array or indicator matrix
     70     """
---> 71     check_consistent_length(y_true, y_pred)
     72     type_true = type_of_target(y_true)
     73     type_pred = type_of_target(y_pred)

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_consistent_length(*arrays)
    203     if len(uniques) > 1:
    204         raise ValueError("Found input variables with inconsistent numbers of"
--> 205                          " samples: %r" % [int(l) for l in lengths])
    206 
    207 

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [178, 150]

該当のソースコード

import time
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn import datasets, preprocessing
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
# datasetの読み込み
data = datasets.load_wine()
# DataFrameに変換
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
print(df.head())

X=df[["alcohol","malic_acid"]]
sc=preprocessing.StandardScaler()
sc.fit(X)
X_norm=sc.transform(X)
# クラスタリング
cls = KMeans(n_clusters=3)
result = cls.fit(X_norm)
# 結果を出力
plt.scatter(X_norm[:,0],X_norm[:,1], c=result.labels_)
plt.scatter(result.cluster_centers_[:,0],result.cluster_centers_[:,1],s=250, marker='*',c='red')
plt.title('k-means clustering')
plt.ylabel('sepal length (cm)')
plt.xlabel('sepal width (cm)')
plt.show()
# シルエット値の計算
from sklearn.metrics import silhouette_samples
result = cls.fit_predict(X_norm)
silhouette_vals = silhouette_samples(X_norm,result,metric = 'euclidean')
silhouette_avg = np.mean(silhouette_vals)
print(silhouette_avg)

cls.labels_

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(data.target,cls.labels_)　#ここでエラーが起きています

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python 3.7.4　Jupiter

Comments

[jbpb0]

・import pandas as pd を追加
・「#ここでエラーが起きています」の左の全角スペースを削除
以外はそのままで、エラー出ません

Windows 10
Python 3.7.9

[meg_]

エラーが再現しません。新規ファイルで質問のコードのみを実行してみてください。

[teruterubozu]

スペースが原因でした！
お手数をおかけして申し訳ありません。

Answer 1

全角スペースを消去したら、エラーなく進みました。

Comments

[meg_]

> 全角スペースを消去したら、エラーなく進みました。
本当ですか？　どこのスペースですか？ 全角スペースがあれば SyntaxError が出るはずです。
「ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [178, 150]」は別の原因があるかと思いますがいかがでしょうか？

[teruterubozu]

コメントで「#ここでエラー起きます」を削除すれば動くと教えていただいて、コメント文を消去してもう一度実行したら何も表示されなくなりました。
確かに、エラーの種類が違うのはmeg_さんの仰る通りだと思います。
もしかしたら、meg_さんのコメントの通りで実行しなおしたから動いたのかもしれません。

右も左も分からず、ご迷惑をおかけしてしまい申し訳ないです。