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在使用scikit-learn时，程序出现”ValueError: Please pass integers for verbose. Verbose currently supports only 0 and 1.”的报错，意味着verbose参数的值应该为0或1的整数，但是传入的数据类型不是整数。该错误通常发生在在调用模型的fit()方法时，该方法的verbose参数被传递了非整数的值。

解决办法是将verbose参数设置为0或1的整数。verbose参数通常用于控制模型训练时的信息输出，默认值为0，表示不输出任何信息，设定为1时则输出训练信息。因此我们需要检查传入的verbose参数是否为整数，并确保它仅为0或1。

下面是解决该错误的代码示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np

# 准备数据集
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y_train = np.array([0, 1, 0])

# 创建逻辑回归分类器
lr = LogisticRegression()

# 训练模型
# 非整数类型的verbose参数可能导致ValueError错误
lr.fit(X_train, y_train, verbose=1)

在以上代码中，lr.fit()方法中的verbose参数被设置为1的整数，避免了ValueError错误的发生。