该错误提示通常出现在使用scikit-learn库进行机器学习或数据分析时，主要是因为所使用的核函数返回的核矩阵不是一个有效的矩阵。
核函数（Kernel function）在机器学习中用于比较、度量两个向量之间的相似度、距离等，通常用于支持向量机（SVM）的分类、回归等算法中。
造成这个错误的原因可能包括以下几个方面：
1.输入数据存在缺失值或Nan值。
2.数据量过大，导致核矩阵无法计算或计算时间过长。
3.使用了不符合要求的核函数。
4.核函数参数设置错误。
针对以上问题，可以采取以下解决方案：
1.对数据集进行清洗，移除缺失值、Nan值等。
2.减小数据量，或者尝试其它更适合的机器学习算法。
3.选择符合要求的核函数，如高斯核函数、线性核函数等，并保证它们的参数设置正确。
4.逐个检查核函数的参数，确保参数的传递正确，并且不会导致计算错误。
总之，解决这个错误需要综合考虑算法、数据的特性和参数的设置等多个方面，仔细分析错误信息，定位问题所在，并且逐一尝试各种解决方案，最终找到合适的解决办法。