解决from sklearn.datasets import fetch_lfw_people,并下载PIL 当我们导入fetch_lfw_people,并运行的时候,它会下载一个压缩包lfw-funneled.tgz,但是因为在官网下载网速很慢,所以解决方法如下: 1.下载地址:链接:https...\lfw_home (MK是我的用户名) 3.这时候你运行代码看看会不会报错,不报错就没问题(我在运...
先看下我一直在选择的数据集:fetch_lfw_people() 首先应该使用python的内置函数dir()查看该数据集的所有属性, fromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_peoplelfw_people=fetch_lfw_people()print(dir(lfw_people))# ['DESCR', 'data', 'images', 'target', 'target_names'] 通过输出,我们看到lfw_people共有['...
第一个是sklearn.datasets.fetch_20newsgroups,返回一个原始文本列表,可以将其提供给文本特征提取器,例如带有自定义参数的CountVectorizer,以提取特征向量。第二个加载器是sklearn.datasets.fetch_20newsgroups_vectorized,返回可直接使用的特征,因此不需要使...
sklearn.datasets提供了两个人脸识别相关的数据集:第一个加载器fetch_lfw_people用于人脸识别任务:多类分类任务(因此是监督学习), 第二个加载器fetch_lfw_pairs通常用于人脸验证任务:每个样本是一对属于或不属于同一个人的两张图片。 #1.2.3 Wild 人脸识别数据集中的 Labeled Faces### 第一个加载器,分类学习fro...
fromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_peoplefromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np 2. 导入数据,探索数据(与2.3.3节中步骤一致) faces = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=60) faces.images.shape#怎样理解这个数据的维度?faces.data.shape#换成特征矩阵之后,这个...
from sklearn.datasets import fetch_lfw_people people=fetch_lfw_people(min_faces_per_person=20,resize=0.7) image_shapes=people.images[0].shape fig,axes=plt.subplots(2,5,figsize=(15,8),subplot_kw={'xticks':(),'yticks':()}) for target,image,ax in zip(people.target,people.images,axes...
# 导入人脸数据集fromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_peoplefaces=fetch_lfw_people(min_faces_per_person=60) 【报错信息】: 【报错原因】: 下载的数据过大,运行中断,直接报错 【解决办法】: 步骤1:手动下载人脸图片数据集 链接:https://pan.baidu.com/s/1bGZtA81DQfSG0jQIKnkbKQ ...
importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_peoplefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportclassification_report 1. 2. 3. 4. 5. 6. 这段代码用于导入所需的库,包括numpy、Sklearn中的fetch_lfw_people用于加载...
fromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_peoplefromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np 1. 2. 3. 4. 2. 实例化数据集,探索数据 faces = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=60) faces.images.shape#怎样理解这个数据的维度?faces.data.shape#换成特征矩阵之后,这个...
fromsklearn.datasetsimportload_wine fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix importnumpyasnp X, y=load_wine(return_X_y=True) ...