这个错误通常出现在使用pandas DataFrame作为输入数据时。解决方法是将DataFrame转换为Series对象，并确保输入数据长度与AdalineGD模型期望的长度匹配。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

class AdalineGD:
    def __init__(self, eta=0.01, n_iter=50):
        self.eta = eta
        self.n_iter = n_iter

    def fit(self, X, y):
        X = pd.Series(X.squeeze())  # 将DataFrame转换为Series
        if len(X) != len(y):
            raise ValueError("X and y must have same length")
        self.w_ = np.zeros(1 + X.shape[1])
        self.cost_ = []

        for i in range(self.n_iter):
            output = self.net_input(X)
            errors = y - output
            self.w_[1:] += self.eta * X.T.dot(errors)
            self.w_[0] += self.eta * errors.sum()
            cost = (errors ** 2).sum() / 2.0
            self.cost_.append(cost)
        return self

    def net_input(self, X):
        return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]

    def predict(self, X):
        return np.where(self.net_input(X) >= 0.0, 1, -1)

在这个示例中，我们在fit()方法中将X转换为Series对象。如果输入数据不是Series对象，那么我们使用squeeze()方法将列向量转换为行向量，然后再转换为Series对象。这样做可以确保数据的长度与AdalineGD模型期望的长度匹配。