TypeError: XGBModel.fit() got an unexpected keyword argument 'eval_metric'

TypeError: XGBModel.fit() got an unexpected keyword argument 'eval_metric' 这个错误通常出现在使用XGBoost库（Extreme Gradient Boosting）进行机器学习模型训练的时候。XGBoost的`fit()`函数可能不接受名为`eval_metric`的额外关键字参数。在XGBoost中，评估指标通常是通过设置`eval_set`或者`early_stopping_rounds`等参数来指定的。

`eval_metric`可能是你在其他库或者版本中常见的参数，但在当前的XGBoost版本中并未被官方支持。正确的做法应该是直接将评估指标作为参数传递给`xgb.DMatrix()`（如果是在划分数据集时使用）或是设置在`XGBClassifier`或`XGBRegressor`类的实例化时（如`model = xgb.XGBClassifier(objective='reg:squarederror', eval_metric='rmse')`）。

如果你确定需要使用特定的评估指标，可以查阅XGBoost的最新文档或者更新到一个支持该参数的新版本。

相关问题

TypeError: XGBModel.fit() got an unexpected keyword argument 'early_stopping_rounds'

### 解决方案

当遇到 `XGBoost` 的 `fit()` 方法中传递 `early_stopping_rounds` 参数时报错的情况，通常是因为参数设置不当或数据集不符合预期的要求。为了正确配置并使用该参数，可以遵循以下方法：

对于 `XGBModel` 或者其他基于 `scikit-learn` API 接口的封装类，在调用 `.fit()` 进行模型训练时确实支持直接指定 `early_stopping_rounds` 参数[^1]。

然而需要注意的是，要使此参数生效还需要满足两个条件：一是提供验证集用于监控性能；二是确保输入的数据格式正确无误。具体来说就是除了训练样本外还需额外给出评估使用的数据集作为关键字参数 `eval_set` 的值，并且这个元组列表中的每一对都应该由特征矩阵和目标向量组成[(X_val, y_val)](https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/python/python_api.html#module-xgboost.sklearn)。

下面是一个简单的例子来展示如何正确地应用这些选项：

import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 创建模拟数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20,
                           n_informative=2, n_redundant=10,
                           random_state=7)

# 划分训练/测试集合
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42)

# 初始化分类器实例
clf = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss')

# 训练模型的同时启用早停机制
clf.fit(X_train, y_train,
        early_stopping_rounds=10,
        eval_set=[(X_valid, y_valid)])

上述代码片段展示了怎样利用 `early_stopping_rounds` 和 `eval_set` 来防止过拟合以及提高效率。

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。