KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'
时间: 2023-07-27 20:06:58 浏览: 1910
这个错误可能是因为你使用的 `KMeans` 模型版本较旧,不支持 `n_jobs` 参数。`n_jobs` 是指定KMeans算法使用的CPU核心数。你需要更新 `sklearn` 模块到最新版本,或者指定其他可用的参数来替代 `n_jobs`。
你可以尝试使用 `KMeans` 的 `n_jobs` 参数的替代方案,例如 `parallel_backend` 或 `joblib`. 例如,你可以使用以下代码来使用 `joblib` 库并指定 4 个 CPU 核心来并行计算:
```
from sklearn.cluster import KMeans
from joblib import parallel_backend
with parallel_backend('multiprocessing', n_jobs=4):
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
```
在这个例子中,`KMeans` 模型被包含在 `parallel_backend` 上下文管理器中,以便使用 `joblib` 库进行并行计算。`n_jobs`参数指定使用的 CPU 核心数量。
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。
解释TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'
这个错误提示表明在使用KMeans算法的时候,传入了一个未知的参数n_jobs。KMeans是Scikit-learn库中的聚类算法,用于将数据分成多个簇。在Scikit-learn 0.23版本之前,KMeans算法没有n_jobs参数,因此如果你使用的是较早版本的Scikit-learn,那么它将会抛出这个错误。
如果你想要在KMeans中使用n_jobs参数来加速算法的运行,你需要升级到Scikit-learn的0.23版本或以上。在新版本中,KMeans算法已经支持n_jobs参数,可以用来指定算法使用的CPU核心数。例如,KMeans(n_clusters=2, n_jobs=-1)可以指定KMeans算法使用所有可用的CPU核心。
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