该错误通常与数据的形状有关，可能是特征数量不一致或数据的形状不匹配。在使用modAL算法进行主动学习时，建议使用适当的数据预处理和模型调整来解决此错误。

示例代码：

以下是一个使用modAL算法进行主动学习的示例，其中包括一些数据预处理和模型调整来避免Invalid shapes错误：

from modAL.models import ActiveLearner
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import make_pipeline
import numpy as np

# 加载数据并对其进行预处理
X, y = make_classification(n_features=10, n_redundant=0, n_samples=1000)
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 初始化主动学习模型
model = make_pipeline(StandardScaler(), LogisticRegression(random_state=0))
learner = ActiveLearner(estimator=model)

# 开始迭代训练和查询
for i in range(10):
    query_idx, query_instance = learner.query(X)
    learner.label(X[query_idx], y[query_idx])
    print('Accuracy after query no. %d: %f' % (i+1, learner.score(X, y)))

在此示例中，我们使用StandardScaler对数据进行缩放，并使用make_pipeline将数据处理和逻辑回归模型封装在一起。通过这些预处理和模型调整，我们可以确保数据的格式得到正确匹配，并避免Invalid shapes错误的出现。