FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning warnings.warn(
时间: 2024-02-17 20:03:30 浏览: 44
这个FutureWarning是来自scikit-learn库的警告,它表示在将来的版本中,KMeans算法的默认参数`n_init`将从10更改为'auto'。为了避免这个警告,你可以显式地将`n_init`参数设置为一个整数值,例如:
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=2, n_init=10, random_state=0).fit(im_arr_2d)
```
这里将`n_init`参数设置为10,可以避免警告信息的出现。如果你不想看到这个警告,也可以在代码开头添加以下语句,来忽略所有的FutureWarning:
```python
import warnings
warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)
```
这样可以忽略所有的FutureWarning,包括KMeans算法的默认参数变更警告。不过,在实际开发中,建议尽量避免忽略警告,以免影响后续代码的正确性。
相关问题
FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning
这个警告提示你,在未来版本的scikit-learn中,KMeans类的默认参数`n_init`会从10改为'auto'。`n_init`指的是K均值聚类算法初始化的次数,因为K均值算法可能会收敛到局部最小值,所以使用多个不同的初始化可以增加找到全局最小值的概率。在当前版本中,如果你没有显式指定`n_init`参数,它将默认为10。但是在未来版本中,它将默认为'auto',这意味着它将根据数据集的大小自动选择初始化次数。
要避免这个警告,你可以在使用KMeans类时显式指定`n_init`参数,例如:
```
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, n_init=10)
```
这将使用10个随机初始化来运行K均值聚类算法。你可以根据需要调整`n_init`的值。
The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning warnings.warn(
This warning message indicates that the default value of the `n_init` parameter in a certain function will change from 10 to 'auto' in version 1.4. To avoid this warning, you can explicitly set the value of `n_init` when calling the function.
For example, if you are using the `KMeans` clustering algorithm from scikit-learn, you can set the value of `n_init` to 10 like this:
```
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3, n_init=10)
```
This will suppress the warning message and ensure that your code continues to work correctly when the default value changes in version 1.4.