UserWarning: The gensim.similarities.levenshtein submodule is disabled, because the optional Levenshtein package <https://pypi.org/project/python-Levenshtein/> is unavailable. Install Levenhstein (e.g. `pip install python-Levenshtein`) to suppress this warning. warnings.warn(msg) 2023-06-06 16:37:17,954 - INFO - running weijibaike.py: parse the chinese corpus 2023-06-06 16:37:17,954 - INFO - The lemmatize parameter is no longer supported. If you need to lemmatize, use e.g. <https://github.com/clips/pattern>. Perform lemmatization as part of your tokenization function and pass it as the tokenizer_func parameter to this initializer.报错原因

这个错误是因为gensim.similarities.levenshtein子模块需要一个名为python-Levenshtein的可选包。如果您不安装这个可选包，它将被禁用，并会显示上述警告消息。

如果您需要使用这个子模块，可以按照警告消息中提供的建议安装python-Levenshtein包来解决问题：

pip install python-Levenshtein

如果您不需要使用这个子模块，可以忽略警告消息。

相关问题

userwarning: the gensim.similarities.levenshtein submodule is disabled, because the optional levenshtein package <https://pypi.org/project/python-levenshtein/> is unavailable. install levenhstein (e.g. `pip install python-levenshtein`) to suppress this warning. warnings.warn(msg)

这是Gensim模块给出的警告信息，意思是说如果不安装`python-levenshtein`包，就无法使用Gensim的`similarities.levenshtein`子模块。要解决这个警告，需要使用`pip install python-levenshtein`命令安装`python-levenshtein`包。

KNN UserWarning: Scoring failed. The score on this train-test partition for these parameters will be set to nan.

这个警告是由KNN算法中的评分方法引起的。它表示在当前的训练-测试分割上，使用给定的参数计算评分失败，结果被设为NaN。这可能是由于数据集中存在异常值或者特征之间的相关性较高导致的。为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 数据预处理：检查数据集中是否存在缺失值或异常值，并进行必要的处理，例如填充缺失值或删除异常值。

2. 特征选择：对于高度相关的特征，可以考虑选择其中一部分特征或进行降维操作，以减少特征之间的相关性。

3. 参数调优：尝试使用不同的参数组合进行网格搜索或随机搜索，以找到更好的模型配置。

4. 交叉验证：使用更可靠的交叉验证方法，例如k折交叉验证，来评估模型的性能。

如果以上方法仍然无法解决问题，可能需要考虑使用其他算法或模型来解决你的问题。