上面代码报错，TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'bind'

这个错误通常是因为代码中使用了不支持的参数或者参数名称不正确导致的。具体可能是哪一行代码出错了，需要进一步查看错误提示才能确定。

不过根据错误提示中的关键字 "bind"，很可能是在创建对象时传入了一个不支持的参数 "bind"。你可以检查一下代码中的这一部分，看看是否有这个参数，或者是不是写错了参数名称。如果确认这个参数不应该出现在这里，可以将其删除或者修改为正确的参数名称。

相关问题

报错TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'service'

根据提供的引用内容，报错TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'service'通常是因为在调用某个函数或类的时候，传入了该函数或类不支持的参数。具体来说，可能是该函数或类的版本更新了，某些参数被废弃或者更名了，或者是用户自己定义的函数或类中出现了错误的参数名。

解决该问题的方法通常是查看函数或类的文档，确认该函数或类支持哪些参数，并检查传入的参数是否正确。如果是版本更新导致的问题，可以尝试升级或降级该函数或类的版本。

AdaBoostClassifier报错TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator'

AdaBoostClassifier是Python scikit-learn库中的一个集成学习算法，它基于Adaboost算法构建分类模型。当你遇到`TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator'`这样的错误时，这通常意味着你在初始化AdaBoostClassifier时传入了一个不在官方文档支持的、非标准的关键字参数。

在scikit-learn的AdaBoostClassifier里，'base_estimator'是一个需要提供的参数，用于指定每个弱学习器的基本模型。如果你没有提供这个参数，或者误输入了其他未预期的关键字，就会触发这个错误。解决这个问题的方法是检查你的代码，确认是否按照正确的格式：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
# 使用默认的基础估计器（例如决策树）
ada_clf = AdaBoostClassifier()
# 或者指定你想要使用的基础模型，比如随机森林
ada_clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=RandomForestClassifier())

如果你确信已经提供了正确的参数，可能是由于版本更新导致的API变更。确保你使用的sklearn版本支持该参数，并查看最新的文档以获取最准确的信息。