TypeError Traceback (most recent call last) Input In [21], in <cell line: 4>() 1 get_hs300s = [] 2 # 获取沪深300的股票代码 ----> 4 hs300 = ts.get_hs300s()['code'].tolist() 7 # 获取沪深300股票的基本面数据 9 stock_basics = ts.get_stock_basics() TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

这段代码出现了错误，提示是 "'NoneType' object is not subscriptable"，意思是你在尝试对一个 None 类型的对象进行下标操作。这通常是因为某个函数返回了 None，而你尝试对它进行操作。在这段代码中，可能是 ts.get_hs300s() 函数返回了 None，导致后面的 ['code'] 操作无法执行。你可以检查一下该函数的返回值，或者在使用它的返回值之前，先进行一些判断操作，以确保它不是 None 类型的对象。

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TypeError Traceback (most recent call last) Input In [81], in <cell line: 2>() 1 # Create AdaBoost classifier with decision tree as base estimator ----> 2 adaboost_clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(), 3 n_estimators=301, 4 learning_rate=0.999, 5 max_depth=15, 6 algorithm='SAMME.R') TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'max_depth'

这是一个类型错误，它告诉我们 AdaBoostClassifier 类没有一个名为 'max_depth' 的参数。您可以尝试删除 'max_depth' 参数并再次运行代码，以查看是否解决了问题。如果您需要设置决策树的最大深度，您可以在初始化 DecisionTreeClassifier 时设置 'max_depth' 参数，而不是在 AdaBoostClassifier 中设置。

TypeError Traceback (most recent call last) Input In [1], in <cell line: 70>() 64 test_weight = test_tfidf.toarray() 68 # 代码8-12 69 # K-Means聚类 ---> 70 clf = KMeans(n_clusters=4, random_states=4) # 选择4个中心点 71 # clf.fit(X)可以将数据输入到分类器里 72 clf.fit(train_weight) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'random_states'

这个错误是因为 KMeans 函数中的参数应该是 `random_state` 而不是 `random_states`，所以更正一下代码应该是：

# K-Means聚类
clf = KMeans(n_clusters=4, random_state=4)  # 选择4个中心点
# clf.fit(X)可以将数据输入到分类器里
clf.fit(train_weight)

注意到 `random_state` 参数实际上是一个随机数生成器的种子，可以用来控制每次随机的结果是否相同。如果在不同的运行中使用相同的 `random_state` 参数，那么得到的聚类结果会是相同的。