TypeError：init（）获得了意外的关键字参数'n_iter'

Question

请帮助我解决此错误：

Traceback (most recent call last):
File "E:/Speaker-Identification-Python-master/Speaker-Identification-Python-master/modeltraining.py", line 44, in
gmm = GMM(n_components = 16, n_iter = 200, covariance_type='diag',n_init = 3)
TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'n_iter'

Answer 1

这是您下载并尝试执行2年前提交的https://github.com/Atul-Anand-Jha/Speaker-Identification-Python文件的GitHub存储库modeltraining.py。>>

这里是，回购协议的作者可能使用了较旧版本的scikit-learn（v0.16）

。

在旧版本的scikit-learn中，他使用了[[from sklearn.mixture import GMM

假定您具有较新的scikit-learn版本（0.18或更高版本）。

使用from sklearn.mixture import GaussianMixture

由于根据官方文档：

在scikit学习（0.16版本）]--https://scikit-learn.org/0.16/modules/generated/sklearn.mixture.GMM.html

class sklearn.mixture.GMM(n_components=1, covariance_type='diag', random_state=None, thresh=None, tol=0.001, min_covar=0.001, n_iter=100, n_init=1, params='wmc', init_params='wmc')

n_iter参数存在。

但是在scikit-learn（0.18版或更高版本中）

-https://scikit-learn.org/0.18/modules/generated/sklearn.mixture.GaussianMixture.htmlclass sklearn.mixture.GaussianMixture(n_components=1, covariance_type='full', tol=0.001, reg_covar=1e-06, max_iter=100, n_init=1, init_params='kmeans', weights_init=None, means_init=None, precisions_init=None, random_state=None, warm_start=False, verbose=0, verbose_interval=10)

没有n_iter参数，但他们将其替换为max_iter。

因此，请尝试将n_iter参数重命名为max_iter

，并使用此from sklearn.mixture import GaussianMixture代替from sklearn.mixture import GMM。