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，意思是在将来的版本中，默认值 `n_init` 的值将从 10 改为 'auto'。为了避免这个警告，你可以在 KMeans 模型的创建中显式地设置 `n_init` 的值，例如将其设置为 10。如果你不想看到这个警告，可以通过以下方式来关闭警告：

import warnings
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。

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。

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` 参数的默认值将在 1.4 版本中从 10 更改为 'auto'。建议在使用 KMeans 算法时注意这些警告信息。