init() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'的解决办法

这个错误通常是因为你的scikit-learn版本过低，没有支持`n_jobs`参数。你可以通过以下方法来解决这个问题：

1. 升级scikit-learn版本：使用`pip install -U scikit-learn`命令来升级scikit-learn到最新版本。

2. 指定scikit-learn版本：如果你需要使用较旧的版本，你可以通过`pip install scikit-learn==<version>`命令来安装特定版本的scikit-learn。

如果以上方法都不行，你可以尝试使用其他机器学习库来代替scikit-learn。例如，你可以使用XGBoost或LightGBM等库来进行机器学习任务。

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。

__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs

This error message is raised when the `__init__()` method of a class is called with an unexpected keyword argument `n_jobs`. This means that the class does not expect to receive the `n_jobs` argument, or it expects it to have a different name.

The `n_jobs` argument is often used in scikit-learn to specify the number of CPU cores to use for parallel processing. If you are encountering this error while using scikit-learn, make sure that you are passing the `n_jobs` argument to a method that expects it, and that you are passing it with the correct name.

If you are encountering this error with your own code, check the documentation or source code of the class you are using to see if it supports the `n_jobs` argument. If it does not, consider using a different class or library that does support parallel processing.