这个报错常常出现在使用scikit-learn库中的机器学习算法时，提示我们在此次训练中使用了一个错误的参数或超参数，它可能不适用于此特定的算法。在此情况下，通常需要检查两个方面：参数是否存在或者参数是否拼写正确。
首先要检查的是使用的参数是否存在于所选算法的参数列表中。在scikit-learn中，可以使用estimator.get_params().keys()方法获取所选算法的参数列表，确保所使用的参数名称正确且被支持。
其次，需要检查已使用的参数是否符合预期的格式和类型。例如，参数是否应该是布尔值或整数，是否正确指定文件路径或数据格式等。
即使您已经检查了算法的参数和格式，仍然无法解决问题的话，那么可能存在其他问题，比如数据的维度不匹配或输入的类型不正确等，也需要进一步检查。
通常，这种报错可以通过以下方式解决：
- 检查参数的拼写是否正确，是否存在于算法所支持的参数列表中。
- 检查参数是否符合预期的格式和类型。
- 检查数据是否符合所选算法的输入要求。
- 进一步排除其他可能的错误。
总之，如果遇到这种问题，最好仔细检查参数和数据类型等问题，以及确保算法支持所选参数。如果问题仍无法解决，可以查看scikit-learn官方文档或在相关社区上寻求帮助。