Invalid parameter n_beighbors for estimator KNeighborsClassifier(). Check the list of available parameters with `estimator.get_params().keys()`.

这个错误通常表示你使用了不可用的参数。你需要检查一下你的代码和KNeighborsClassifier()的参数列表，看看你使用的参数是否正确。你可以使用`estimator.get_params().keys()`查看可用参数的列表。同时，你也可以在sklearn的文档中查看KNeighborsClassifier()的参数列表和用法示例。如果你仍然无法解决问题，可以贴出你的代码和完整的错误信息，以便更好地帮助你。

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Invalid parameter C for estimator KNeighborsClasssifier. Check the list of available parameters with 'estimator.get_params()

这个错误通常表示你在使用 scikit-learn 中的 KNeighborsClassifier 时提供了无效的参数 C。KNeighborsClassifier 模型不支持参数 C，它可以使用的参数可通过 estimator.get_params() 方法获取。

你需要检查你的代码，在实例化 KNeighborsClassifier 模型时是否提供了参数 C，如果提供了，则需要将其删除或更改为支持的参数。如果你不确定应该使用哪些参数来实例化模型，请查看 scikit-learn 的文档，该文档提供了可用于该模型的所有参数和其说明。

Invalid parameter min_impurity_split for estimator DecisionTreeClassifier(max_depth=5). Check the list of available parameters with `estimator.get_params().keys()`.

这个错误提示表明，您指定的参数 `min_impurity_split` 并不适用于 `DecisionTreeClassifier` 模型。您可以使用 `estimator.get_params().keys()` 来查看可用参数列表，然后从中选择适合您的参数进行调整。建议您在调整参数时，先查看文档或者使用 `help()` 函数来了解每个参数的作用和可选值。