__init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator'

错误提示 "__init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator'" 表示你在初始化某个类（可能是自定义的或者是库函数）的时候，尝试传递了一个名为 `base_estimator` 的额外关键字参数，但这并不是这个类或构造函数所期望或接受的参数。

在Python中，`__init__()` 是类的一个特殊方法，用于初始化新创建的对象实例。如果函数定义中并没有明确指定 `base_estimator` 这个参数，那么当你提供这个参数时，就会引发此类错误。

为了修正这个问题，你需要确认两个方面：
1. 检查类文档或源码，确认 `base_estimator` 是否是该类的有效参数，如果不是，就移除它。
2. 如果 `base_estimator` 确实是一个需要的参数，确保是在正确的位置和正确的语法下传递，例如，如果是scikit-learn的BaggingClassifier，通常应作为参数传入`BaseEstimator`对象。

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AdaBoostClassifier.__init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator'

AdaBoostClassifier 是一种集成学习算法，特别是在机器学习库 Scikit-Learn 中常用的一种基于 Boosting 算法的分类器。`__init__()` 函数是一个特殊的方法，它在创建新对象时被调用，用于初始化对象的状态。

提到的 "got an unexpected keyword argument 'base_estimator'" 错误通常表示你在调用 `AdaBoostClassifier` 构造函数时提供了 `base_estimator` 这个键值对，但是这个参数并不是该构造函数的期望参数之一。在 Scikit-Learn 的 AdaBoostClassifier 中，`base_estimator` 参数是用来指定基本的学习器，比如 DecisionTreeClassifier 或者 LogisticRegression，默认会使用 Gini 分割标准的决策树。

正确的用法应该是：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
boost_model = AdaBoostClassifier()

如果你确实想自定义基础学习器，应该这样提供：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
boost_model = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier())

__init__() got an unexpected keyword argument 'colunms'__init__() got an unexpected keyword argument 'colunms'

这个错误提示意味着您在创建 DataFrame 时，使用了一个名为 'colunms' 的参数，但是这个参数名是错误的。正确的参数名应该是 'columns'（注意是 columns，不是 colunms）。

请检查您的代码，找到使用了 'colunms' 参数的地方，并将其改为 'columns'。例如，下面的示例代码中就有一个错误的使用：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 32, 18, 47],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
}

df = pd.DataFrame(data, colunms=['name', 'age', 'gender'])  # 错误的参数名
print(df)

如果将上面的 'colunms' 改为 'columns'，就可以正常运行了：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 32, 18, 47],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
}

df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'age', 'gender'])  # 正确的参数名
print(df)