Warning (from warnings module): File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py", line 870 warnings.warn( FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning

时间: 2024-04-01 18:32:42 浏览: 131
这是一个警告信息，意思是在未来的版本中，scikit-learn库中KMeans算法的默认参数`n_init`将从10更改为'auto'。为了避免这个警告，你需要明确地将`n_init`的值设置为你想要的值。`n_init`是指KMeans算法中随机初始点的数量。建议你在使用KMeans算法时，显式地设置`n_init`参数，以避免出现潜在的问题。
相关问题

E:\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning warnings.warn( E:\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:1382: UserWarning: KMeans is known to have a memory leak on Windows with MKL, when there are less chunks than available threads. You can avoid it by setting the environment variable OMP_NUM_THREADS=2. warnings.warn(

这些警告信息是关于sklearn库中KMeans聚类算法的未来变化和已知的内存泄漏问题。警告信息中提到的默认值`n_init`将在未来版本中从10更改为'auto'，建议明确设置`n_init`的值以抑制警告。另外，对于Windows系统使用MKL时，KMeans算法在可用线程数多于数据块数时可能存在内存泄漏问题，可以通过设置环境变量`OMP_NUM_THREADS=2`来避免该问题。

C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning warnings.warn( C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:1382: UserWarning: KMeans is known to have a memory leak on Windows with MKL, when there are less chunks than available threads. You can avoid it by setting the environment variable OMP_NUM_THREADS=1. warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "E:\code-study\coda\test.py", line 27, in <module> cluster_data = coords_list[kmeans.labels_ == i] TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

这是一个 Python 的错误提示，出现了 TypeError。错误的原因是在第 27 行代码中，使用了一个非整数类型的数组作为索引。这种错误通常发生在使用 numpy 数组时，可能是因为数组的类型不正确或者维度不匹配。你可以检查一下代码，看看是否有对非整数类型的数组进行索引的操作。同时，你也可以查看一下数据类型和数组维度是否正确。
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在这个场景中，我们关注的是一个名为“nose_warnings_filters”的Python库，版本为0.0.4，它是一个支持Python 2和Python 3的库，且在安装后可以直接使用。这个库的发布形式是一个.whl文件，这是一种预编译的Python二...

D:\python\python3.10.4\lib\site-packages\sklearn\base.py:439: UserWarning: X does not have valid feature names, but PCA was fitted with feature names warnings.warn( D:\python\python3.10.4\lib\site-packages\sklearn\base.py:439: UserWarning: X does not have valid feature names, but PCA was fitted with feature names warnings.warn( D:\python\python3.10.4\lib\site-packages\sklearn\base.py:439: UserWarning: X does not have valid feature names, but PCA was fitted with feature names warnings.warn( D:\python\python3.10.4\lib\site-packages\sklearn\base.py:439: UserWarning: X does not have valid feature names, but PCA was fitted with feature names warnings.warn(解释一下

这是一条 Python 中的警告信息，出现的原因是使用了 PCA（主成分分析）算法，但输入的数据 X 没有有效的特征名称。PCA 算法需要输入数据的特征名称来进行计算，如果没有特征名称，就会导致警告信息的出现。这个警告...

36085 WARNING: lib not found: c10.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\_C.pyd 36099 WARNING: lib not found: torch_cpu.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\_C.pyd 36113 WARNING: lib not found: c10_cuda.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\_C.pyd 36127 WARNING: lib not found: torch_cuda_cpp.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\_C.pyd 36146 WARNING: lib not found: torch_python.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torch\_C_flatbuffer.cp37-win_amd64.pyd 36287 WARNING: lib not found: torch_python.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torch\_C.cp37-win_amd64.pyd 37214 WARNING: lib not found: api-ms-win-security-systemfunctions-l1-1-0.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\cudart64_110.dll 326321 INFO: Looking for eggs 326578 INFO: Using Python library D:\python\python37.dll 326578 INFO: Found binding redirects: [] 326631 INFO: Warnings written to D:\python-zuoye\pythonProject_001\build\main\warn-main.txt 327409 INFO: Graph cross-reference written to D:\python-zuoye\pythonProject_001\build\main\xref-main.html 327899 INFO: checking PYZ 327900 INFO: Building PYZ because PYZ-00.toc is non existent 327901 INFO: Building PYZ (ZlibArchive) D:\python-zuoye\pythonProject_001\build\main\PYZ-00.pyz 334452 INFO: Building PYZ (ZlibArchive) D:\python-zuoye\pythonProject_001\build\main\PYZ-00.pyz completed successfully. 334974 INFO: checking PKG 334974 INFO: Building PKG because PKG-00.toc is non existent 334975 INFO: Building PKG (CArchive) main.pkg

其中，c10.dll, torch_cpu.dll, c10_cuda.dll, torch_cuda_cpp.dll, torch_python.dll 这些库都是与pytorch相关的依赖库。api-ms-win-security-systemfunctions-l1-1-0.dll是Windows系统的API库。 您可以尝试重新...

报错：D:\Python311\Lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of n_init will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of n_init explicitly to suppress the warning warnings.warn(

这个警告是因为在未来版本的scikit-learn中，n_init参数的默认值将改变。当前版本为10，但是在1.4版本中将更改为'auto'。...kmeans = KMeans(n_clusters=3, n_init=10) 这样就可以将警告信息禁止掉。

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\cie\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of n_init will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of n_init explicitly to suppress the warning warnings.warn( D:\ProgramData\Anaconda3\envs\cie\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:1382: UserWarning: KMeans is known to have a memory leak on Windows with MKL, when there are less chunks than available threads. You can avoid it by setting the environment variable OMP_NUM_THREADS=2.

这是一个来自 scikit-learn 库的警告信息，它可能与 KMeans 聚类算法在 Windows 平台上的内存泄漏问题有关。警告信息建议设置 OMP_NUM_THREADS 环境变量为 2 可以避免该问题。该警告信息还提到了 n_init 参数的...

还是会报错： UserWarning: X does not have valid feature names, but MinMaxScaler was fitted with feature names warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "E:\Work\Project\PQMDF\Sequential.py", line 56, in <module> new_data_scaled = scaler.transform(new_data) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\sklearn\utils_set_output.py", line 140, in wrapped data_to_wrap = f(self, X, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\sklearn\preprocessing_data.py", line 508, in transform X = self._validate_data( File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 588, in _validate_data self._check_n_features(X, reset=reset) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 389, in _check_n_features raise ValueError( ValueError: X has 3 features, but MinMaxScaler is expecting 2 features as input.

这个错误是因为你的数据集中有3个特征，而MinMaxScaler只期望2个特征。你需要检查一下MinMaxScaler的输入是否正确。你可以在使用MinMaxScaler之前，使用pandas的head()方法查看一下你的数据集的前几行，确认一下特征...

C:\Python38\python.exe "D:\hw_stock_2022\ETF实盘选股策略(2)\0_爬取更新ETF日线数据-new.py" C:\Python38\lib\site-packages\numpy\_distributor_init.py:30: UserWarning: loaded more than 1 DLL from .libs: C:\Python38\lib\site-packages\numpy\.libs\libopenblas.EL2C6PLE4ZYW3ECEVIV3OXXGRN2NRFM2.gfortran-win_amd64.dll C:\Python38\lib\site-packages\numpy\.libs\libopenblas64__v0.3.21-gcc_10_3_0.dll warnings.warn("loaded more than 1 DLL from .libs:"

这是一条由 Python 脚本输出的警告信息，表明程序加载了多个 numpy 库文件，其中 libopenblas.EL2C6PLE4ZYW3ECEVIV3OXXGRN2NRFM2.gfortran-win_amd64.dll 和 libopenblas64__v0.3.21-gcc_10_3_0.dll 均为 numpy 库...

D:\anacode\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of n_init will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of n_init explicitly to suppress the warning warnings.warn(

这是一个来自 Scikit-learn 库的警告，意思...warnings.filterwarnings('ignore', category=FutureWarning) 不过需要注意的是，关闭警告可能会掩盖一些潜在的问题，因此最好的方式是将代码更新为使用新的默认值。

出现D:\Anaconda\Lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of n_init will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of n_init explicitly to suppress the warning warnings.warn(

kmeans = KMeans(n_clusters=k) 修改为： python kmeans = KMeans(n_clusters=k, n_init=10) 通过将n_init参数设置为10，您可以显式地指定初始聚类中心的数量，并抑制警告。 请注意，这只是一个...

PS C:\Users\Administrator\Desktop\PythonSDK> python C:\Users\Administrator\Desktop\PythonSDK\PythonSDK\Python_SDK\setup.py install running install E:\anaconda\lib\site-packages\setuptools\command\install.py:34: SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated. Use build and pip and other standards-based tools. warnings.warn( E:\anaconda\lib\site-packages\setuptools\command\easy_install.py:144: EasyInstallDeprecationWarning: easy_install command is deprecated. Use build and pip and other standards-based too ls. warnings.warn( running bdist_egg running egg_info creating ecloud_python_sdk.egg-info writing ecloud_python_sdk.egg-info\PKG-INFO writing dependency_links to ecloud_python_sdk.egg-info\dependency_links.txt writing requirements to ecloud_python_sdk.egg-info\requires.txt writing top-level names to ecloud_python_sdk.egg-info\top_level.txt writing manifest file 'ecloud_python_sdk.egg-info\SOURCES.txt' error: package directory 'ecloud' does not exist

根据你提供的信息，安装过程中出现了错误。错误提示显示缺少名为'ecloud'的包，导致无法安装成功。 这个问题可能是由于安装文件或目录结构不正确导致的。你需要确保安装文件包含所有必要的源文件，并且目录结构正确...

D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:208: UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead. warnings.warn( D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:223: UserWarning: Arguments other than a weight enum or None for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing weights=ResNet34_Weights.IMAGENET1K_V1. You can also use weights=ResNet34_Weights.DEFAULT to get the most up-to-date weights. warnings.warn(msg) Traceback (most recent call last): File "C:/Users/29800/Desktop/rPPG-master/run.py", line 65, in <module> runPOS(source) File "C:/Users/29800/Desktop/rPPG-master/run.py", line 39, in __call__ capture = CaptureFrames(self.batch_size, source, show_mask=True) File "C:\Users\29800\Desktop\rPPG-master\capture_frames.py", line 20, in __init__ self.model.load_state_dict(torch.load('linknet.pth')) File "D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'v'.

如果你使用的是 Python 3，在进行 pickle 操作时，建议使用 "pickle" 模块的 "protocol" 参数指定协议版本，例如 pickle.dump(obj, file, protocol=4)，指定协议版本为 4。这样可以确保在不同 Python 版本之间进行 ...

C:\Users\chentj\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\base.py:443: UserWarning: X has feature names, but PCA was fitted without feature names warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "C:\Users\chentj\PycharmProjects\pythonProject\云计算\课程设计\2.py", line 56, in <module> X_test_pca = pca.transform(X_test) # 使用训练集的 PCA 进行降维 File "C:\Users\chentj\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\decomposition\_base.py", line 120, in transform X = self._validate_data(X, dtype=[np.float64, np.float32], reset=False) File "C:\Users\chentj\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 600, in _validate_data self._check_n_features(X, reset=reset) File "C:\Users\chentj\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 400, in _check_n_features raise ValueError( ValueError: X has 3 features, but PCA is expecting 9 features as input. 代码出错原因

根据错误信息，可以看出代码出错的原因是PCA期望输入的特征数为9，但是实际输入的特征数为3。这可能是由于训练集和测试集的特征数不一致导致的。 您可以检查一下X_train和X_test的维度及特征数是否一致，如果不一致...

Warning (from warnings module): File "C:\Program Files\Python312\Lib\site-packages\jieba\__init__.py

这个警告是来自Python的warnings模块，它通常用于提醒开发者可能存在的问题或潜在的错误。在你提供的路径中，警告来自jieba库的__init__.py文件。 具体来说，这个警告可能是由于jieba库的某些代码或功能存在一些...

C:\Program Files\python\lib\site-packages\flask_sqlalchemy\__init__.py:851: UserWarning: Neither SQLALCHEMY_DATABASE_URI nor SQLALCHEMY_BINDS is set. Defaulting SQLALCHEMY_DATABASE_URI to "sqlite:///:memory:". warnings.warn( C:\Program Files\python\lib\site-packages\flask_sqlalchemy\__init__.py:872: FSADeprecationWarning: SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS adds significant overhead and will be disabled by default in the future. Set it to True or False to suppress this warning. warnings.warn(FSADeprecationWarning(

python app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///mydatabase.db' 2. SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS adds significant overhead and will be disabled by default in the future. 这个警告是...

当我在pyhcarm中运行你给我程序时，报错并出现“D:\py\Python3\lib\site-packages\sklearn\neural_network\_multilayer_perceptron.py:691: ConvergenceWarning: Stochastic Optimizer: Maximum iterations (1000) reached and the optimization hasn't converged yet. warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject\鸢尾花.py", line 68, in <module> fpr_softmax, tpr_softmax, _ = roc_curve(y_test, softmax_probs) File "D:\py\Python3\lib\site-packages\sklearn\utils\_param_validation.py", line 211, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "D:\py\Python3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 1094, in roc_curve fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( File "D:\py\Python3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 803, in _binary_clf_curve raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: multiclass format is not supported Process finished with exit code 1 ”时应该怎么办吗

from sklearn.preprocessing import label_binarize # Convert labels to binary form y_test_bin = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2]) softmax_probs_bin = label_binarize(softmax_pred, classes=[0, 1,...

D:\python\lib\site-packages\transformations\transformations.py:2021: UserWarning: No module named 'transformations._transformations' warnings.warn(str(exc)) usage: onmyoji_converter.py [-h] [--mode {obj,iqe,pmx}] path onmyoji_converter.py: error: the following arguments are required: path

python onmyoji_converter.py --mode [模式] [路径] 请确保在运行脚本时替换 [模式] 为你想要的模式（例如 obj、iqe 或 pmx），并将 [路径] 替换为你处理的文件路径。 此外，如果你需要帮助，可以...

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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩