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这个错误一般是在使用scikit-learn库中的评估指标（如mean_squared_error、roc_auc_score等）时出现的，具体原因是在多输出（multioutput）任务中没有正确地指定评估指标的multioutput参数。

在scikit-learn中，通常有两种类型的任务：单输出（single output）任务和多输出（multi-output）任务。单输出任务只需指定y_true和y_pred两个参数即可进行评估，而多输出任务则需要指定multioutput参数。

multioutput是一个字符串参数，可以设置为以下三种值之一：

1. ‘raw_values’，返回每个输出的评估指标值的数组；

2. ‘uniform_average’，对所有输出求平均，得到一个评估指标值；

3. ‘variance_weighted’，对所有输出加权求平均，得到一个评估指标值，其中输出的权重由每个输出的方差决定。

因此，解决这个错误的方法是在指定评估指标时需要添加一个multioutput参数，并将其设置为’raw_values’、’uniform_average’或’variance_weighted’中的一个。

例如，在使用mean_squared_error函数时，可以这样指定multioutput参数：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(y_true, y_pred, multioutput='raw_values')

或者：

mse = mean_squared_error(y_true, y_pred, multioutput='uniform_average')

或者：

mse = mean_squared_error(y_true, y_pred, multioutput='variance_weighted')

需要注意的是，需要根据数据集的实际情况选择合适的multioutput参数，以获得正确的评估结果。