Sklearn.PCA-意外关键字参数"random_state"

Question

def doPCA(data, dimensions=2):
from sklearn.decomposition import PCA
model = PCA(n_components=dimensions, svd_solver='randomized', random_state=7)
model.fit(data)
return model

File"/home/dogus/Downloads/DAT210x master/Module5/assignment4.py"，第221行，在display_pca=doPCA(T)

文件"/home/dogus/Downloads/DAT210x master/Module5/assignment4.py"，第56行，在doPCA中model=PCA(n_components=维度，svd_solver=‘随机化’，random_state=无)

TypeError:init()获得了一个意外的关键字参数"随机状态">

• 我在Ubuntu中使用Spyder和python2.7
• 我用conda安装了sklearn，我也通过"pip-install"安装了它
• 我尝试了random_state=无，但给出了相同的错误
• 然后我通过终端运行它，它运行时没有任何错误

编辑：

• Scikit学习(1.18.1)，spyder，scipy，numpy，ipython通过anaconda更新
• 然后我重新启动了Spyder并试图运行代码，但给了我同样的错误
• 我通过IPython和Python控制台运行代码

Spyder引起的问题？我该怎么修？

Answer 1

您可能正在使用旧版本的sklearn。文档中说random_state变量是在0.18.0版本中添加的。尝试更新sklearn。

为了进行更新，请查看以下问题

• 如何在anaconda 中升级scikit学习包

• conda更新scikit-learn(也称为scipy和numpy)

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根据您的评论，为了确保问题不是scikit学习版本，请尝试以下

def doPCA(data, dimensions=2): 
from sklearn.decomposition import PCA
import sklearn
print sklearn.__version__
model = PCA(n_components=dimensions, svd_solver='randomized', random_state=7)
model.fit(data)
return model

这将只打印正在使用的sklearn版本。正如你所说，你也安装了带有pip的sklearn，你可能会有冲突的版本。