Tive este mesmo problema então passei como um np.array para solucionar o problema, no caso de ter uma array com um parâmetro .

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
import numpy as np

porco1=    [1,1,0]    
porco2=    [1,1,0]    
porco3=    [1,1,0]    
cachorro4= [1,1,1]    
cachorro5= [0,1,1]    
cachorro6= [0,1,1]   

dados = np.array([porco1,porco2,porco3,cachorro4,cachorro5,cachorro6])
marcacoes= np.array([1, 1, 1, -1, -1, -1])

modelo= MultinomialNB()
modelo.fit(dados, marcacoes)

misterioso1 = np.array([1, 1, 1])
misterioso2 = np.array([1,0,0])
misterioso3= np.array([0,0,1])
testes= np.array([misterioso1, misterioso2, misterioso3])
marcacoes_teste = np.array([-1,1,-1])

Isso aqui também resolve:

misterioso = ([[1, 1, 1]])