报错Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

这个错误通常出现在使用scikit-learn库时，涉及到数据形状的问题。根据错误信息，你可以尝试使用`array.reshape(-1, 1)`或`array.reshape(1, -1)`来重塑数据的形状。

如果你的数据是一维的，并且只有一个特征，你可以使用`array.reshape(-1, 1)`来将其转换为二维数组，其中第一个维度会自动根据数据长度进行确定。例如：

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
reshaped_array = array.reshape(-1, 1)
print(reshaped_array.shape)  # 输出 (5, 1)

如果你的数据是一维的，并且只有一个样本，你可以使用`array.reshape(1, -1)`来将其转换为二维数组，其中第二个维度会自动根据数据长度进行确定。例如：

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
reshaped_array = array.reshape(1, -1)
print(reshaped_array.shape)  # 输出 (1, 5)

这样做可以确保数据的形状与模型的输入要求相匹配，从而避免出现该错误。