该错误通常出现在使用scikit-learn的模型进行拟合时，而sample_weight是用于对样本打权重的一个参数。当样本的权重填写不正确时，就可能会出现 “ValueError: The sum of sample_weight, or sample_weight & sample_mask, is not positive “的报错。
具体来说，当传入的样本权重中有0或负值时，会导致计算样本权重之和的结果小于等于0，导致报错。
要解决这个问题，需要检查样本权重的值是否正确。以下是几种可能的解决办法：
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检查样本权重的值是否都为正数。如果有为0或负数的值，则需要分别调整或删除这些样本的权重。
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检查样本权重填写的方式是否正确。使用scikit-learn时，样本权重可以是一个列表或一个ndarray。确保传入的样本权重的长度与样本数量相同，并且值的数据类型是浮点型或数值型。
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对于某些模型，样本权重需要进行标准化后才能使用。尝试使用样本权重的标准化版本替换原始权重来解决问题。
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如果以上所有步骤都无法解决问题，可以考虑使用其他的拟合器或参数来绕开该错误。例如，将分类器的参数fit_prior设置为False，或者使用其他的拟合器来代替当前的模型。
总之，出现 “ValueError: The sum of sample_weight, or sample_weight & sample_mask, is not positive “的错误提示是因为样本权重填写不正确所导致的。需要检查样本权重的值是否正确，并尝试采取适当的解决方案来修复该问题。