优化代码KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=5, p=2, weights='uniform') GradientBoostingClassifier(criterion='friedman_mse', init=None, learning_rate=0.1, loss='deviance', max_depth=3, max_features=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, min_samples_leaf=1,min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0,n_estimators=100, presort='auto', random_state=None,subsample=1.0, verbose=0, warm_start=False)，出错TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'min_impurity_split'

这个错误是因为在 GradientBoostingClassifier 中的参数 min_impurity_split 已经被弃用，应该使用参数 min_impurity_decrease 来代替。你只需要将参数名 min_impurity_split 改为 min_impurity_decrease 即可解决该问题。

相关问题

kneighborsclassifier 参数

KNeighborsClassifier 的常用参数包括：

- n_neighbors: int, optional (default = 5)
- 定义需要考虑的邻居数量。
- weights: str or callable, optional (default = 'uniform')
- 确定在预测时如何计算邻居的权重。可以是 'uniform' (所有邻居的权重相等) 或 'distance' (邻居距离越近，权重越高)。
- algorithm : {'auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'}, optional
- 选择用于计算最近邻的算法。
- leaf_size : int, optional (default = 30)
- 当使用 BallTree 或 KDTree 时，定义叶节点的大小。
- p : int, optional (default = 2)
- 定义距离度量。可以是 1 或 2。
- metric : str or callable, optional (default = 'minkowski')
- 确定在计算距离时使用的度量。
- metric_params : dict, optional (default = None)
- 传递给距离度量函数的额外参数。
- n_jobs : int or None, optional (default=None)
- 定义在并行计算时使用的 CPU 核心数。
-

kneighborsclassifier的默认值

KNeighborsClassifier的默认值如下：

1. n_neighbors = 5：表示在分类时考虑的邻居数量，默认值为5。

2. weights = 'uniform'：表示在计算邻居的权重时使用的权重函数，默认值为'uniform'，即所有邻居的权重相同。

3. algorithm = 'auto'：表示用于计算最近邻的算法，默认值为'auto'，表示自动选择最合适的算法。

4. leaf_size = 30：表示构建KD树或球树时叶子节点的大小，默认值为30。

5. p = 2：表示计算距离的指数，默认值为2，即欧式距离。

6. metric = 'minkowski'：表示用于计算距离的度量方法，默认值为'minkowski'，即闵可夫斯基距离。

需要注意的是，KNeighborsClassifier还有其他参数，可以根据具体问题进行调整。