UserWarning: The total space of parameters 27 is smaller than n_iter=100. Running 27 iterations. For exhaustive searches, use GridSearchCV.

这个警告是因为在随机搜索过程中，参数空间的大小小于你设定的迭代次数 `n_iter`，因此随机搜索无法遍历所有可能的参数组合。这种情况下，Scikit-learn会自动减少迭代次数，以确保每个参数组合都至少被尝试一次。

然而，如果你想要更全面地搜索参数空间，可以使用 `GridSearchCV` 进行网格搜索，虽然这样会增加计算时间，但会遍历所有可能的参数组合。

如果你仍然希望使用随机搜索，可以考虑增加 `n_iter` 的值，这样可以增加随机搜索的迭代次数，以尝试更多的参数组合。另外，你也可以尝试缩小参数空间的范围，这样可以在保证搜索全面性的同时减少计算时间。

总之，警告并不意味着代码出现了错误，而只是提醒你参数空间的大小可能不够大，需要进行一些调整来确保搜索的全面性。

相关问题

D:\Programming\PycharmProjects\P02_PIVmix\PSV\PSV_direction.py:60: UserWarning: Only one label was provided to `remove_small_objects`. Did you mean to use a boolean array? BO = morphology.remove_small_objects(BW, set_noise) D:\Programming\PycharmProjects\P02_PIVmix\PSV\PSV_direction.py:61: UserWarning: Only one label was provided to `remove_small_objects`. Did you mean to use a boolean array? BO_b = morphology.remove_small_objects(BW_b, set_noise)

这个警告表示你在使用 `morphology.remove_small_objects` 函数时，第一个参数传递的是单一的标签图像（label image），而不是布尔类型的掩模（mask）。这通常发生在传递了一张标签图像，但是函数期待的是一个二值化图像的情况下。

你可以将第一个参数 `BW` 和 `BW_b` 改为二值化图像的掩模，而不是标签图像，来避免这个警告。具体来说，你需要将二值化图像中的前景像素标记为 True，背景像素标记为 False，然后将其传递给函数。修改后的代码如下：

from skimage import morphology

set_noise = 10
BO = morphology.remove_small_objects(BW > 0, set_noise)
BO_b = morphology.remove_small_objects(BW_b > 0, set_noise)

这里的 `BW > 0` 和 `BW_b > 0` 计算出的是一个布尔类型的掩模，其中前景像素被标记为 True，背景像素被标记为 False。

C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ipykernel_18132\2293958045.py:4: UserWarning: You are merging on int and float columns where the float values are not equal to their int representation. merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='Congestion Index', right_on='ID')

这是一个警告信息，意思是你在合并两个数据框时，左侧数据框的 'Congestion Index' 列是整数类型，而右侧数据框的 'ID' 列是浮点数类型，它们的值可能不完全相等，因此可能会出现一些问题。建议你检查一下两个数据框的这些列的数据类型和值是否匹配，或者尝试将 'ID' 列转换为整数类型再进行合并。