DeprecationWarning in sklearn

Question

vectors = model.syn0

n_clusters_kmeans = 20 # more for visualization 100 better for clustering

min_kmeans = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=n_clusters_kmeans, n_init=10)
min_kmeans.fit(vectors)

X_reduced = TruncatedSVD(n_components=50,  random_state=0).fit_transform(vectors)
X_embedded = TSNE(n_components=2, perplexity=40, verbose=2).fit_transform(X_reduced)

fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = plt.axes(frameon=False)
plt.setp(ax, xticks=(), yticks=())
plt.subplots_adjust(left=0.0, bottom=0.0, right=1.0, top=0.9,     wspace=0.0, hspace=0.0)
plt.scatter(X_embedded[:, 0], X_embedded[:, 1], c=None, marker="x")
plt.show()

我想画出向量。我正在使用sklearn.cluster MiniBatchKMeans。上面的代码给出了下面的弃用错误：

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/cluster/k_means_.py:1328: DeprecationWarning:不推荐这个函数。请用0，99 +1代替0，n_samples - 1，self.batch_size)

如有任何建议，敬请见谅。谢谢

Answer 1

这是一个已知的问题，并且已经为此合并了一个修复程序。请参考gh:scikit-学习#6863。

据统计，下一个版本应该在2016年10月左右发布。在此之前，可供选择的方案如下：

import warnings
....
min_kmeans = MiniBatchKMeans(...)
with warnings.catch_warnings():
    warnings.simplefilter("ignore", category=DeprecationWarning)
    min_kmeans.fit(vectors)
# Rest part of the code

-> Install scikit--从master学习：

pip install git+git://github.com/scikit-learn/scikit-learn.git

Answer 2

暂时压制警告

警告模块的python文档中描述了抑制此警告的最佳选项。

在这种情况下，您可以使用如下语句包装集群器拟合方法：

import warnings
....
min_kmeans = MiniBatchKMeans(...)
with warnings.catch_warnings():
    warnings.simplefilter("ignore")
    min_kmeans.fit(vectors)
# Rest part of the code