TypeError: fit() got an unexpected keyword argument 'feature_names'

这个错误提示是因为 `RandomForestRegressor` 模型的 `fit` 方法没有 `feature_names` 这个参数。如果您想要为每个特征指定名称，可以在训练模型之前将特征名称与数据一起组合成一个 Pandas DataFrame，然后将 DataFrame 传递给模型的 `fit` 方法。例如：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 创建包含特征名称的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'feature1': X_train[:, 0], 'feature2': X_train[:, 1], ...})

# 创建模型并拟合数据
model = RandomForestRegressor()
model.fit(df, y_train)

这样，您就可以在数据中为每个特征指定名称，并在训练模型时使用这些名称。

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TypeError: SemiDataset: __init__() got an unexpected keyword argument '_delete_'

这个错误提示是在使用SemiDataset类的时候出现的，__init__()方法传入了一个不被期望的关键字参数'_delete_'。这个错误可能是由于代码中对SemiDataset类的调用有误导致的。建议检查代码中对SemiDataset类的调用，确保传入的参数符合该类的要求。如果问题仍然存在，可以尝试查看SemiDataset类的文档或者寻求相关技术支持。

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。