エラーの解決方法をご教授してください

前提・実現したいこと

Jupyter NotebookでSVRを使い機械学習させたいと考えています。
xは64512個の1次元配列で中身は整数値です。（7.5等級以下の星のデータで等級値が入っている）
yは40320個の1次元配列で中身は小数値です。（90~-90の値が入っている）

#x詳細
スターカタログ(星の座標等が含まれているデータ)から7.5等級より明るい星を赤経・赤緯ごとに並べ（赤緯90〜-90の180°、赤経-180〜180の360°）144×288の配列に格納し、1配列は1.25°づつで区切っています。
同じ領域内に複数星がある時は等級の足し合わせの値を格納しています。
この配列から縦4横4つまり5°×5°のデータが645120個入っている。
#y詳細
5°×5°の領域を横に1.25°つまり1配列ずつズラして格納されたxの中心座標が格納されている。

発生している問題・エラーメッセージ

Found input variables with inconsistent numbers of samples: [645120, 40320]

該当のソースコード

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVR
X_trainval, X_test, y_trainval, y_test = train_test_split(x, y, random_state=0)

X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X_trainval,y_trainval,random_state=1)
print("size of train set :{}\nsize of validation set:{}\nsize of test set:"
"{}\n".format(X_train.shape[0], X_valid.shape[0], X_test.shape[0]))

best_score = 0

for i in [0.0001,0.001,0.01,0.1]:
for j in [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]:
svr = SVR(kernel='rbf',gamma=i, C=j)
svr.fit(X_train, y_train)
score = svr.score(X_valid, y_valid)
if score > best_score:
best_score = score
best_parameters = {'C':C, 'gamma':gamma}
svr = SVR(**best_parameters)
svr.fit(X_trainval, y_trainval)
test_score = svr.score(X_test, y_test)
print("Best score on validation set:{:.2f}".format(best_score))
print("Best parameters:",best_parameters)
print("Test set score with best parameters:{:.2f}".format(test_score))