sklearn.cluster.KMeans 得到“TypeError：__init__() 得到了一个意外的关键字参数‘n_jobs’”

Posted 2023-03-12

【中文标题】sklearn.cluster.KMeans 得到“TypeError：__init__() 得到了一个意外的关键字参数‘n_jobs’”

【英文标题】：sklearn.cluster.KMeans got "TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'"

【发布时间】：2022-01-12 13:59:52

【问题描述】：

此错误是由于以下行引起的

model = KMeans(n_clusters = k, n_jobs=8, max_iter = iteration). 

我的 sklearn 版本是 1.0.1。我记得 sklearn.cluster.KMeans 有 n_jobs 参数。 sklearn.cluster.KMeans更新后是否没有n-jobs的参数？

【问题讨论】：

Kmeans 不支持n_jobs 参数，可用参数见官方docs。

n_jobs 输入参数在我认为的 0.24.2 版本之后已被弃用。在最新版本中没有这样的输入参数@Fool

【参考方案1】：

如果你搜索“sklearn kmeans”，那么第一个结果将是这个官方文档页面：

sklearn.cluster.KMeans

在该页面上，第一件事是原型，带有参数及其默认值：

sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, *, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, algorithm='auto')

不，没有称为 n_jobs 的参数。

曾经有一个名为n_jobs的参数，但在0.23版中已弃用，现在已删除：sklearn (0.24) .cluster.KMeans

【讨论】：

以前存在一些版本：scikit-learn.org/0.24/modules/generated/…

【参考方案2】：

n_jobs 输入参数在 0.23 版本之后已被弃用。在最新版本中，没有这样的输入参数。

目前，它默认使用所有内核。如果您想使用特定数量的内核，您可以设置 OMP_NUM_THREADS 环境变量（查看详细信息）或使用 threadpoolctl 包。 Source

来自文档：

n_jobsint, default=None

The number of OpenMP threads to use for the computation. Parallelism is sample-wise on the main cython loop which assigns each sample to its closest center.

None or -1 means using all processors.

Deprecated since version 0.23: n_jobs was deprecated in version 0.23 and will be removed in 1.0 (renaming of 0.25).

来源：https://scikit-learn.org/0.24/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html?highlight=kmeans#sklearn.cluster.KMeans