scikit-learn是Python中非常流行的机器学习库，在使用它时，我们可能会遇到”ValueError: could not convert string to float: ‘{value}’ “的报错。这个错误意味着我们在尝试将一个字符串类型的值转换为浮点型时出现了问题，导致程序抛出异常。
这个问题通常出现在使用机器学习算法处理数据时。机器学习算法通常要求所有数据都是数值型的，但是我们的数据集中可能包含一些字符串类型的数据，比如 “male” 或者 “female”。在这些情况下，scikit-learn 或 Pandas 等库通常会将这些字符串数据转换为数值型的数据，以便机器学习算法可以处理这些数据。
但是，当数据集中包含某些特殊值时，比如缺失值或非法值时，就会导致转换失败，从而出现以上报错。因此，需要对数据集进行预处理，将这些非法值替换成可处理的值，或者将这些数据从数据集中删除。
除此之外，还可能出现其他导致 “ValueError: could not convert string to float: ‘{value}’ “的报错原因：
- 当输入的特征矩阵包含非数值型数据时，需要将其转换成数值型数据后再应用机器学习模型；
- 当平衡数据集的过程中，数据集中部分类别的样本数量减少太多，导致模型在训练时无法学习到足够的信息。
因此，要解决这个问题，我们需要进行数据预处理，将数据集中的非法数据或非数值型数据进行处理。具体的解决办法包括：
- 使用 Pandas 库去除含有非法值的行或列：
df.dropna(); - 使用 Pandas 库填充缺失值：
df.fillna(value)，其中value可以为一个固定的值或者使用统计方法计算出来的值； - 使用 Pandas 库将非数值型的数据转换为数值型的数据：
pd.get_dummies(df[col]); - 使用 scikit-learn 库中的预处理方法将数据进行数值化处理：
sklearn.preprocessing.MinMaxScaler()、sklearn.preprocessing.StandardScaler()等。
总之，出现 “ValueError: could not convert string to float: ‘{value}’ “错误，需要进行数据预处理，将数据集中的非法数据或非数值型数据进行处理，使其可以被机器学习算法正确处理并应用。