KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'
时间: 2023-07-27 19:06:58 浏览: 21
这个错误通常是由于您使用的scikit-learn版本太老,不支持`n_jobs`参数。在旧版本中,您可以使用`n_jobs`参数来并行化k-means算法的计算,以加快计算速度。如果您的scikit-learn版本不支持`n_jobs`参数,您需要升级到新版本。请尝试使用以下命令升级scikit-learn:
```
pip install --upgrade scikit-learn
```
如果您已经使用了最新版本的scikit-learn,并且仍然遇到此错误,请检查您的代码是否正确传递了参数。您可以在KMeans初始化时将`n_jobs`设置为`None`或`-1`,以使用所有可用的CPU核心进行并行计算:
```
kmeans = KMeans(n_clusters=3, n_jobs=None)
```
相关问题
TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument n_jobs
非常抱歉,我的回答还是有误。在`sklearn.cluster`中的`KMeans`类确实没有`n_jobs`参数。如果你想要设置并行计算的数量,可以使用`joblib`库中的`Parallel`和`delayed`函数来实现并行化计算。具体的代码如下:
```
from sklearn.cluster import KMeans
from joblib import Parallel, delayed
kmodel = KMeans(n_clusters=k)
# 将fit方法并行化
Parallel(n_jobs=1, backend='multiprocessing')(delayed(kmodel.fit)(data) for data in data_list)
```
这里使用`Parallel`函数将`fit`方法并行化,`n_jobs`参数指定了并行计算任务数量,`delayed`函数用于将`fit`方法封装成一个可调用的函数,并对数据列表中的每个数据调用一次`fit`方法。
希望这次回答能够解决你的问题,如有疑问,请随时提出。
解释TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'
这个错误提示表明在使用KMeans算法的时候,传入了一个未知的参数n_jobs。KMeans是Scikit-learn库中的聚类算法,用于将数据分成多个簇。在Scikit-learn 0.23版本之前,KMeans算法没有n_jobs参数,因此如果你使用的是较早版本的Scikit-learn,那么它将会抛出这个错误。
如果你想要在KMeans中使用n_jobs参数来加速算法的运行,你需要升级到Scikit-learn的0.23版本或以上。在新版本中,KMeans算法已经支持n_jobs参数,可以用来指定算法使用的CPU核心数。例如,KMeans(n_clusters=2, n_jobs=-1)可以指定KMeans算法使用所有可用的CPU核心。