dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100) 将加载到什么路径
时间: 2023-10-05 17:09:07 浏览: 44
fetch_lfw_people函数不会将数据集保存到本地路径,而是直接从互联网上下载数据到内存中,并返回一个包含数据和标签信息的Bunch对象。如果需要将数据集保存到本地路径,可以使用fetch_lfw_people函数提供的参数data_home来指定本地路径,默认路径是在用户主目录下的scikit_learn_data文件夹中。例如,fetch_lfw_people(data_home='./data')会将数据集保存到当前目录下的data文件夹中。
相关问题
dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100)
这段代码使用了scikit-learn中的一个数据集加载函数`fetch_lfw_people`,用于加载Labeled Faces in the Wild(LFW)人脸数据集。它的参数`min_faces_per_person`指定了每个人至少要有多少张脸部图片才会被纳入数据集中。
LFW人脸数据集是一个非常经典的人脸识别数据集,包含了13,000多张人脸图片,来自6000多名不同人的人脸图片。每张图片都经过了人工标注,标注了人脸的位置和人物身份。
使用`fetch_lfw_people`函数加载数据集,会返回一个`Bunch`类型的数据结构,其中包含了数据集的各种信息,比如图片数据、人物身份标签、图片尺寸等。可以通过以下代码获取数据集中的图片数据和标签:
```
X = dataset.data
y = dataset.target
```
其中,`X`是一个二维数组,每一行代表一张图片的像素值;`y`是一个一维数组,每个元素代表对应图片的人物身份标签。
这个数据集非常适合用于人脸识别的模型训练和评估,如果你正在进行这方面的研究或者应用开发,它可能会对你有所帮助。
dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100)中的dataset可以保存吗
可以保存,但需要使用Python中的pickle模块将其序列化为二进制文件。例如,可以使用以下代码将dataset保存为名为"lfw_dataset.pickle"的文件:
```
import pickle
from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100)
# 将dataset保存为二进制文件
with open('lfw_dataset.pickle', 'wb') as f:
pickle.dump(dataset, f)
```
要加载保存的数据集,请使用以下代码:
```
import pickle
# 从二进制文件加载数据集
with open('lfw_dataset.pickle', 'rb') as f:
dataset = pickle.load(f)
```