直接去网站下载即可。 在加载fetch_california_housing()数据的时候,加载很久都不出来 解决方法:进入网站https://ndownloader.figshare.com/files/5976036下载数据集,然后将压缩包移动到C:\Users\用户名\scikit_learn_data就好了 如果是Linux系统,可以通过print(datasets.get_data_home())输出dataset下载的路径,然后将...
fetch_california_housing 403 文心快码BaiduComate 在尝试使用 fetch_california_housing 函数从 scikit-learn 库中加载加州房价数据集时遇到 HTTP 403 错误,通常意味着服务器拒绝了访问请求。这可能是由于多种原因导致的,比如服务器配置了访问限制,或者数据源的 URL 已经更改。以下是一些可能的解决方案:...
将 calhous = fetch_california_housing() data = calhous.data target = calhous.target 替换为 from sklearn import datasets import tarfile data_home = datasets.get_data_home() archive_path = os.path.join(data_home, 'cal_housing.tgz') with tarfile.open(mode="r:gz", name=archive_path) as...
下载地址 https://www.dcc.fc.up.pt/~ltorgo/Regression/cal_housing.tgz https://s3-eu-west-1.amazonaws.com/pfigshare-u-files/5976036/cal_housing.tgz?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKIAIYCQYOYV5JSSROOA/20240920/eu-west-1/s3/aws4_request&X-Amz-Date=20240920T013923Z...
datasets import fetch_california_housing, get_data_home import numpy as np print(get_data_home()) features, labels= fetch_california_housing(return_X_y=True) print(features.shape, labels.shape) 报错如下: urllib.error.HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden 报错 解决方案 打开...\site-packages...
from sklearn.datasets import fetch_california_housing house_value = fetch_california_housing() 4、编辑的内容是:将def fetch_california_housing()这个函数内的archive_path这段代码更改为如下: import os archive_path = os.path.join(data_home, 'cal_housing.tgz') 5、最后就可以了,注意最后如果还不行,...
Python算法练习(八)// 算法:线性回归,数据集:fetch_california_housing,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
1.加载importpandas as pdimportos# loadhousingdatadef load_housing_data(housing_path=HOUSING_PATH): csv_path=os.path.join(housing_path, "housing.csv") return pd.read_csv(csv_path 解决fetch_20newsgroups下载速度巨慢问题的方法 , dirname=target_dir)注释掉,这两行代码就是下载数据的代码然后添加arc...
示例1: fetch ▲點讚 5▼ # 需要導入模塊: from sklearn import datasets [as 別名]# 或者: from sklearn.datasets importfetch_california_housing[as 別名]deffetch(*args, **kwargs):returnfetch_california_housing(*args, download_if_missing=False, **kwargs) ...