出现这个错误TypeError: Got an unexpected keyword argument

<think>好的，我现在遇到了一个TypeError，提示有未预期的关键字参数'squared'。需要仔细分析这个问题。首先，这个错误通常发生在调用函数时传入了该函数不接受的参数。比如，可能是在使用某个库的函数时，参数名写错了或者版本不兼容。 我应该先检查报错的代码位置，看看哪个函数调用了'squared'参数。比如，假设是在使用scikit-learn的mean_squared_error函数时出现的错误。这时候需要确认该函数是否真的有这个参数。查阅最新文档发现，mean_squared_error的参数包括'y_true', 'y_pred', 'sample_weight', 'multioutput'，可能没有'squared'参数。或者可能用户使用的是旧版本的库，而'squared'参数是在新版本中添加的。例如，在scikit-learn 0.18版本之后，mean_squared_error引入了'squared'参数来控制是否返回RMSE还是MSE。如果用户用的是旧版本，比如0.17，那么就会报这个错误。 解决方法可能是升级scikit-learn到支持该参数的版本，或者不使用'squared'参数，而是手动计算平方根来得到RMSE。此外，还要检查是否有拼写错误，比如是否应该使用'squared'还是其他类似的参数名。 另外，也有可能是用户自定义的函数或者第三方库中的函数存在参数名不一致的情况，需要检查对应的函数定义。例如，用户可能定义了一个函数，但参数列表中没有包含'squared'，而在调用时误传了这个参数，导致TypeError。 总结可能的解决步骤：1.检查函数文档确认参数；2.确认库的版本是否需要升级；3.修正参数名或移除不需要的参数；4.手动实现所需功能。</think>### 解决 `TypeError: unexpected keyword argument 'squared'` 的方法 #### 1. 错误原因分析 该错误表明在调用函数时传入了未定义的参数 `squared`。常见场景包括： - **函数不支持该参数**：可能使用了旧版本的库，而 `squared` 是新版本添加的参数[^1]。 - **参数拼写错误**：如将 `squared` 误写为 `square`。 - **调用对象错误**：可能错误调用了其他函数，而非目标函数。 #### 2. 解决方案 ##### 方法一：升级库版本 若使用 `sklearn.metrics.mean_squared_error`，`squared` 参数在 **scikit-learn 0.18.0** 及以上版本中引入[^2]。 ```bash pip install --upgrade scikit-learn ``` ##### 方法二：手动计算 RMSE 若无法升级库，可手动计算均方根误差（RMSE）： ```python from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) rmse = np.sqrt(mse) ``` ##### 方法三：检查函数定义 确认调用的函数是否支持 `squared` 参数： ```python import inspect from sklearn.metrics import mean_squared_error print(inspect.signature(mean_squared_error)) # 输出参数列表 ``` #### 3. 验证示例 ```python # 正确调用（新版本） from sklearn.metrics import mean_squared_error y_true = [3, 5, 2.5] y_pred = [2.5, 5, 4] print(mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)) # 输出 RMSE # 旧版本替代方案 print(np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))) ```

这个错误通常是因为你使用的函数或方法不支持average参数，或者你的参数拼写错误。你可以检查一下你的代码，看看是否有拼写错误或者参数错误。如果你确定你的代码没有问题，那么可能是你使用的库版本过低，需要升级到最新版本。 以下是一个例子，演示了这个错误的产生和解决方法： <<引用>>： ```python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(np.average(a, axis=0, weights=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2], average='weighted')) ``` 运行上述代码会报错：TypeError: average() got an unexpected keyword argument 'average' <<引用>>： 解决方法是检查一下你使用的库版本是否支持average参数，如果不支持，可以升级到最新版本。如果你确定你的代码没有问题，那么可能是你使用的库版本过低，需要升级到最新版本。 ```python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(np.average(a, axis=0, weights=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2])) ``` 输出结果为：3.1