要解决"不理解错误信息"的问题，可以尝试以下方法：

1. 仔细阅读错误信息：首先，要仔细阅读错误信息，了解错误的原因和位置。错误信息通常会指出出错的文件、行数和具体的错误类型。

2. 搜索错误信息：将错误信息复制并在搜索引擎中搜索，通常会获得相关的解决方案。很可能其他人也遇到过相同的问题，并且已经有了解决方法。

3. 查看文档和示例：阅读相关库的文档和示例，可以帮助理解错误信息和如何正确使用库。文档通常会提供函数的参数说明和示例代码。

4. 检查代码：检查自己的代码，确保没有语法错误、拼写错误或引入了错误的库。特别注意函数和方法的拼写和用法是否正确。

5. 提问：如果以上方法都不起作用，可以在相关的论坛或社区提问。在提问时，要提供错误信息、代码示例以及已经尝试过的解决方法，这样有助于其他人更好地理解问题并给出解答。

以下是一个示例代码，展示了如何使用sklearn的LinearRegression模型进行线性回归，并处理一些常见的错误信息：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 构造训练数据
X_train = [[1], [2], [3]]
y_train = [3, 5, 7]

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
X_test = [[4], [5]]
y_pred = model.predict(X_test)

print(y_pred)

如果在运行上述代码时遇到错误信息，可以尝试以上提到的方法来解决问题。