AdaBoostClassifier报错TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator'

AdaBoostClassifier是Python scikit-learn库中的一个集成学习算法，它基于Adaboost算法构建分类模型。当你遇到`TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator'`这样的错误时，这通常意味着你在初始化AdaBoostClassifier时传入了一个不在官方文档支持的、非标准的关键字参数。

在scikit-learn的AdaBoostClassifier里，'base_estimator'是一个需要提供的参数，用于指定每个弱学习器的基本模型。如果你没有提供这个参数，或者误输入了其他未预期的关键字，就会触发这个错误。解决这个问题的方法是检查你的代码，确认是否按照正确的格式：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
# 使用默认的基础估计器（例如决策树）
ada_clf = AdaBoostClassifier()
# 或者指定你想要使用的基础模型，比如随机森林
ada_clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=RandomForestClassifier())

如果你确信已经提供了正确的参数，可能是由于版本更新导致的API变更。确保你使用的sklearn版本支持该参数，并查看最新的文档以获取最准确的信息。

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报错TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'service'

根据提供的引用内容，报错TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'service'通常是因为在调用某个函数或类的时候，传入了该函数或类不支持的参数。具体来说，可能是该函数或类的版本更新了，某些参数被废弃或者更名了，或者是用户自己定义的函数或类中出现了错误的参数名。

解决该问题的方法通常是查看函数或类的文档，确认该函数或类支持哪些参数，并检查传入的参数是否正确。如果是版本更新导致的问题，可以尝试升级或降级该函数或类的版本。

为什么报错TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'

这个错误通常是因为调用了一个不支持'n_jobs'参数的函数或方法，并且在调用时传递了'n_jobs'参数。

'n_jobs'参数通常用于并行处理任务，如果函数或方法不支持并行处理，则不应该使用'n_jobs'参数。

可能的解决办法是检查函数或方法的文档，查看是否支持'n_jobs'参数，如果不支持，则不应该传递该参数。如果需要并行处理，可以考虑使用其他支持并行处理的函数或方法。