TypeError: RadiusNeighborsClassifier.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_neighbors'

这个报错是因为在使用RadiusNeighborsClassifier初始化时传入了一个不被支持的参数'n_neighbors'。RadiusNeighborsClassifier是一个基于半径的最近邻分类器，它的初始化参数中没有'n_neighbors'这个参数。如果想要设置最近邻的数量，可以使用另一个最近邻分类器KNeighborsClassifier，并设置参数n_neighbors。

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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。

typeerror: asyncconnectionpool.__init__() got an unexpected keyword argument

这个错误通常是由于在创建连接池时传入了不正确的关键字参数导致的。asyncconnectionpool.\_\_init\_\_()是用于初始化异步连接池的方法，它接受特定的关键字参数来配置连接池的行为。出现这个错误可能是因为传入了不被支持的参数，或者参数名称拼写错误，或者版本不兼容等原因。

要解决这个错误，首先需要检查一下代码中创建连接池的部分，确保传入的关键字参数是正确的，并且与所使用的连接池库的文档相符合。然后，可以尝试更新所使用的库到最新版本，以确保与代码兼容的问题能够得到解决。

另外，如果是自己编写的库或者框架出现了这个错误，可以查阅相关文档或者寻求社区的帮助来解决问题。通常来说，这种类型的错误是比较容易解决的，只需要检查传入的参数并做相应的调整即可。

总之，要解决这个错误，需要检查传入的关键字参数是否正确，并确保与所使用的库或框架版本兼容。同时，也可以寻求相关文档或社区的帮助来解决问题。