__init__() got an unexpected keyword argument 'n_iter'

这个错误通常是因为你正在使用的sklearn版本与代码中使用的版本不兼容导致的。在sklearn 0.24版本中，KMeans函数已经弃用了n_iter参数。如果你想要使用n_iter参数，你需要将sklearn版本降低到0.23以下，或者使用新版的KMeans函数并传递新的参数。新版的KMeans函数使用及参数为：

sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, *, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, algorithm='auto')

其中，max_iter参数代替了n_iter参数，用于指定最大迭代次数。你可以根据自己的需要调整这些参数。

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对clf=Perceptron(n_iter=100)报错TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_iter'

`clf=Perceptron(n_iter=100)` 报错 `TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_iter'` 这个错误通常发生在尝试创建一个特定类的对象时，但传递了一个该类尚未接受的参数。在这个例子中，你可能是在尝试使用 Perceptron 类，这是一个基于感知机 (Perceptron) 的机器学习模型，可能来自于 Scikit-learn 库。

Scikit-learn 的 Perceptron 分类器默认迭代次数 (`n_iter`) 参数不是必须的，它有一个内置的学习率参数 (`learning_rate`). 如果你想设置迭代次数，你应该查阅最新的文档或者所使用的库版本说明，因为有些版本可能会有更新或弃用某些选项。

检查一下你引用的 Perceptron 实例化语法是否是最新的，或者是库版本的问题。正确的实例化可能是这样的：

from sklearn.linear_model import Perceptron
clf = Perceptron()
# 如果需要指定迭代次数，查阅最新文档找到正确的方式
# 可能是 clf = Perceptron(iterations=100) 或 clf = Perceptron(max_iter=100)

__init__() got an unexpected keyword argument 'n_iter'怎么解决这个报错

`__init__() got an unexpected keyword argument 'n_iter'` 这个错误通常发生在尝试初始化一个Python类的时候，其中的 `__init__()` 函数未预期地接收到名为 'n_iter' 的关键字参数。`__init__` 是 Python 类的构造函数，用于设置对象的初始状态。

解决这个问题有以下几种步骤：

1. 检查 `__init__` 函数定义：确认该函数是否需要接收 'n_iter' 参数。如果不需要这个参数，删除它或者注释掉，避免在创建实例时传递。

class MyClass:
    def __init__(self, arg1, arg2):  # 如果'n_iter'不应该在这里，移除或修改这个参数列表
        self.arg1 = arg1
        self.arg2 = arg2

2. 如果 'n_iter' 是类的一部分并应该作为参数，那么确保你在实例化类时正确提供了它。例如，如果 'n_iter' 是一个类属性，你应该这样设置：

my_instance = MyClass(arg1=value1, n_iter=n_value)

3. 如果 'n_iter' 是从某个库或第三方模块引入的特定参数，并且你误用了它的名称，检查文档或源码，确保给正确的参数名。

4. 如果你是基于其他代码库的类定制，并添加了 'n_iter' 参数，确保你已经将这个新参数添加到父类的 `__init__` 中，并且所有依赖它的父类也支持这个参数。

总之，先确定 'n_iter' 是否应该存在以及如何正确传递，然后相应地调整代码即可。