TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'
时间: 2023-07-31 10:11:46 浏览: 416
这个错误通常是因为你正在使用的 `sklearn` 版本太旧了, `n_jobs` 参数在旧版本中可能不存在。你可以尝试更新你的 `sklearn` 版本。执行以下命令可以更新 `sklearn`:
```
pip install -U scikit-learn
```
如果你已经安装了 `scikit-learn`,则可以使用以下命令更新:
```
pip install --upgrade scikit-learn
```
相关问题
TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument n_jobs
非常抱歉,我的回答还是有误。在`sklearn.cluster`中的`KMeans`类确实没有`n_jobs`参数。如果你想要设置并行计算的数量,可以使用`joblib`库中的`Parallel`和`delayed`函数来实现并行化计算。具体的代码如下:
```
from sklearn.cluster import KMeans
from joblib import Parallel, delayed
kmodel = KMeans(n_clusters=k)
# 将fit方法并行化
Parallel(n_jobs=1, backend='multiprocessing')(delayed(kmodel.fit)(data) for data in data_list)
```
这里使用`Parallel`函数将`fit`方法并行化,`n_jobs`参数指定了并行计算任务数量,`delayed`函数用于将`fit`方法封装成一个可调用的函数,并对数据列表中的每个数据调用一次`fit`方法。
希望这次回答能够解决你的问题,如有疑问,请随时提出。
解决TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'
这个错误可能是因为你的sklearn版本太低,不支持n_jobs参数。你可以试着升级你的sklearn版本,或者使用不含有n_jobs参数的KMeans。
升级sklearn版本的方法:
```
pip install -U scikit-learn
```
如果你仍然想使用旧版本的sklearn,可以使用n_jobs参数的代替方法,如下所示:
```
kmeans = KMeans(n_clusters=3, max_iter=600, algorithm = 'auto')
```
这种方式将会使用默认的n_jobs值,通常情况下为1。
阅读全文