首先，这个错误提示意味着在使用scikit-learn中的特征选择函数SelectKBest时，X（特征矩阵）没有任何特征，但是我们在实例化SelectKBest时指定了k=1，所以它不能选择任何特征。
这种情况可以出现在两种情况下：
1.输入数据X中确实没有任何特征，例如，如果我们正在处理的数据集中所有变量都是目标变量，那么我们就没有任何特征可用。
2.X的输入格式存在问题，例如，如果在数据处理步骤中出现了缺失值或类型错误等问题。
为了解决这个问题，我们需要检查数据集，确保输入格式正确，并确保至少有一个可用特征。常见解决方法有以下几种：
- 检查数据集，确保至少有一个可用特征。查看数据集中的变量并确认是否所有变量都是目标变量。
- 检查数据集的方法是使用head()方法，查看前几行数据，确保数据集被正确加载和格式化。
- 检查数据集是否包含缺失值，可以使用pandas库中的dropna()方法来检查和删除缺失值；或是使用sklearn库中的imputer()方法来填充缺失值。
- 确认数据集的数据类型正确无误。将所有数据类型更改为正确的类型。
- 最后，如果仍旧无法解决问题，那么可能需要重新构建模型或者尝试其他的特征选择算法。
对于解决这个问题，最好的方法是检查数据集并确保其正确性。通过检查数据集的方法，我们可以快速看到哪个变量是目标变量或是否存在缺失值或数据类型问题，以及如何解决问题并重新构建模型。