scikit-learn是一个开源的机器学习库，该库具有完整、强大的机器学习功能，并提供简单易用的API。在使用scikit-learn进行机器学习模型训练时，有时会出现报错”ValueError: When using ‘sparse’, the data must be in CSR format. Got {input_format}”。
这个错误通常是发生在调用机器学习算法的fit方法进行模型训练的时候，该算法要求输入的数据是稀疏矩阵类型的数据，但是输入的数据不是CSR格式，导致该错误的发生。
解决方法是将数据转换为CSR格式，可以使用scipy.sparse库中提供的csr_matrix方法进行转换。
下面是转换函数的使用方法：
from scipy.sparse import csr_matrix
# 将数据转换成csr格式的稀疏矩阵
X_csr = csr_matrix(X_dense)
其中，X_dense为密集矩阵类型的数据，使用csr_matrix方法可以将其转换为CSR格式的稀疏矩阵类型的数据，然后就可以在机器学习算法中进行训练了。
需要注意的是，在转换数据格式时，也要考虑数据是否需要标准化等操作，以确保模型训练的效果。