我严格按照scikit-learn的文档操作，试图拟合一个虚拟分类器。然而，运行时引发了一个值错误（Value Error）。这出乎意料，因为之前我使用相同的数据：X = vector_data（一个稀疏矩阵），y = vector_target（一个整数列表），并使用网格搜索交叉验证（grid search cv）进行拟合，没有出现这样的错误。

因此，这一定是引入train_test_split所导致的。

为什么我的代码中会出现这种情况，而文档中却没有？应该采取哪些预防措施呢？

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(vector_data, vector_target, random_state=0)clf = DummyClassifier(strategy='stratified',random_state=0)clf.fit(X_train, y_train)clf.score(X_test,y_test) DeprecationWarning: 在0.17版本中，将一维数组作为数据传递已被废弃，在0.19版本中将引发ValueError。请使用X.reshape(-1, 1)重塑你的数据，如果你的数据只有一个特征，或者使用X.reshape(1, -1)如果它包含一个样本。      DeprecationWarning)

回答：

首先，总是要仔细阅读警告/错误信息。

因此，可以尝试如下操作：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(vector_data.reshape(-1, 1),              vector_target, random_state=0)

我无法提供更多信息，只是尝试理解这段代码。