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'
时间: 2023-07-16 07:13:06 浏览: 59
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:
```python
# 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。
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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。
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这个错误是因为你调用了一个未定义的类,或者这个类的构造函数(`__init__`方法)没有接受`models`这个参数。
请检查一下你的代码,确认你正在调用的类是正确的,并且这个类的构造函数中有接受`models`参数的定义。另外,也可以尝试打印出`models`参数,检查一下它的值是否正确传递过来了。