加州房价数据集提取代码

以下是获取加州房价数据集的代码:

import os
import tarfile
from six.moves import urllib

DOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/ageron/handson-ml/master/"
HOUSING_PATH = "datasets/housing"
HOUSING_URL = DOWNLOAD_ROOT + HOUSING_PATH + "/housing.tgz"

def fetch_housing_data(housing_url=HOUSING_URL, housing_path=HOUSING_PATH):
    if not os.path.isdir(housing_path):
        os.makedirs(housing_path)
    tgz_path = os.path.join(housing_path, "housing.tgz")
    urllib.request.urlretrieve(housing_url, tgz_path)
    housing_tgz = tarfile.open(tgz_path)
    housing_tgz.extractall(path=housing_path)
    housing_tgz.close()

fetch_housing_data()

这段代码将下载并提取加州房价数据集，保存在名为`housing`的文件夹中。

相关问题

提取加州房价数据集的代码

以下是提取加州房价数据集的代码：

from sklearn.datasets import fetch_california_housing

california_housing = fetch_california_housing()

这段代码使用了 scikit-learn 中的 `fetch_california_housing` 函数，可以直接从网络中下载并提取加州房价数据集。数据集会被存储在 `california_housing` 变量中，可以通过 `california_housing.data` 和 `california_housing.target` 分别访问数据和标签。

提取加州房价数据集代码

以下是提取加州房价数据集的Python代码：

from sklearn.datasets import fetch_california_housing

# 加载数据集
california = fetch_california_housing()

# 数据集包含特征和目标变量
X = california.data  # 特征
y = california.target  # 目标变量

通过上述代码，你可以获取到加州房价数据集的特征和目标变量，然后可以用它们来训练模型进行房价预测等任务。