# 进行数据集的划分 train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(data, label, test_size=0.3, random_state=42)报错 raise TypeError( TypeError: Singleton array array(1, dtype=int64) cannot be considered a valid collection.

这个错误通常是由于 `label` 的数据格式不正确引起的。可以检查一下 `label` 的数据类型和格式。正确的格式应该是一个数组或列表，包含每个数据点对应的类别标签。例如，如果有 100 个数据点，它们的类别标签分别是 0 或 1，那么 `label` 应该是一个包含 100 个元素的数组或列表，每个元素为 0 或 1。

如果 `label` 已经是一个数组或列表，那么可以尝试将其转换为 NumPy 数组。例如，使用 `np.array()` 函数将其转换为 NumPy 数组：

import numpy as np

label = np.array(label)

如果问题仍然存在，请检查一下数据集中是否有单个标签。如果只有一个标签，那么 `train_test_split()` 函数无法正确工作，因为它期望至少有两个标签类别。可以手动将数据集分成训练集和测试集，例如：

split_idx = int(len(data) * 0.7)  # 70% 的数据作为训练集
train_data, train_label = data[:split_idx], label[:split_idx]
test_data, test_label = data[split_idx:], label[split_idx:]

请注意，这个手动分割方法只适用于类别标签只有两个的情况。如果有多个标签类别，则需要使用其他方法进行分割。