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在使用scikit-learn模块进行模型训练时，如果出现”ValueError: Unknown label type: {y_type}.”的错误，通常是因为模型无法识别标签类型而导致的。

出现该错误的主要原因可能包括以下几种情况：

1. 标签类型不正确： scikit-learn模块支持的标签类型包括int或者str。如果标签类型不正确，就会出现该错误。
2. 数据集中存在缺失值或者非数值类型数据：如果数据集中存在缺失值或者非数值类型数据，并且没有进行处理，那么scikit-learn模块便无法正确识别标签类型，从而导致该错误的出现。
3. 数据集中的标签与模型期望的标签不一致：例如，在回归问题中使用了分类问题的标签，在分类问题中使用了回归问题的标签等。

要解决该问题，可以从以下几个方面考虑：

1. 检查标签类型是否正确：确保标签类型为int或者str。
   可以使用以下代码进行检查：

import numpy as np
print(np.unique(y_train))

如果输出为空数组，则说明标签类型不正确。

1. 采用适当的处理方式：如果数据集中存在非数值类型数据或者缺失值，可以采用处理方式将其转化成数值型数据。可以使用以下方式进行处理：

from sklearn import preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit_transform(labels)

1. 确保数据集中的标签与模型期望的标签一致：仔细检查数据集中的标签是否符合模型的期望标签类型，并进行相应处理。

如果以上方法无法解决问题，可以考虑使用其他模型或者深入检查数据集的问题。