AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

Olá, Otto! Tudo bem com você?

Esse erro está acontecendo pois você está tentando executar o método shape em uma lista do python, porém listas não possuem esse método. Como as variáveis precos e dimensao_m2 são listas, quando você executa o train_test_split também é retornado listas para as variáveis treino_x, teste_x, treino_y, teste_y.

Para conferir todos os métodos que determinada variável possui podemos executar o dir(nome_da_variavel):

dir(precos)

Saída:

['__add__',
 '__class__',
 '__contains__',
 '__delattr__',
 '__delitem__',
 '__dir__',
 '__doc__',
 '__eq__',
 '__format__',
 '__ge__',
 ...

Caso você queira conferir a forma do seu array, você pode converter o seu x e y para um ndarray do numpy e dessa forma executar o método shape, da seguinte forma:

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

precos = [2.17,1.54,1.45,1.94,2.37,2.3,1.79,1.8,2.25,1.37,2.4,1.72,2,1.69,1.63,2.01,2.25,1.61,1.02,1.19,1.86,2.15,2.03,1.61,1.52,1.56,1.69,1.47,1.09,2.47,1.62,2.15,1.81,2.49,2.08,1.02,1.68,1.53,1.2,1.29,1.88,1.92,2.14,1.95,2.48,2.44,1.41,1.98,1.89,1.69,1.95,1.42,1.57,2.32,1.23,1.43,1.35,1.49,2.39,2.37,1.3,2.25,1.5,1.35,2.06,1.05,1.7,2.29,2.44,2.09,1.81,2.04,2.45,1.42,2.09,2.19,2.09,1,2.23,1.39,2,1.29,1.55,1.67,2.06,1.89,2.07,2.39,1.93,1.51,1.73,1.66,1.18,1.13,1.69,2.48,1.26,1.75, 1.51, 1.73]
dimensao_m2 = [207,148,130,203,257,228,160,194,232,147,222,165,184,175,147,217,214,171,86,111,180,211,210,168,156,154,179,163,99,246,162,205,195,263,198,121,149,140,122,119,197,210,218,202,258,256,135,203,173,152,197,145,154,252,141,141,151,133,232,229,134,215,155,138,186,120,152,213,256,219,200,210,238,140,224,233,222,120,233,151,185,111,149,186,194,194,222,223,185,157,154,164,129,128,169,240,136,191, 157, 154]

x = precos
y = dimensao_m2

# Observe que aqui estou colocando um np.array(), ao invés de simplesmente a variável. 
treino_x, teste_x, treino_y, teste_y = train_test_split(np.array(x), np.array(y), test_size=0.1)
print(treino_x.shape)

Saída:

(90,)

obrigado Bruno!!! sua explicação me ajudou bastante, amigo!