C:\Users\Fch>if "" == "" ( set SSL_CERT_FILE=E:\Anaconda\anzhaung\envs\heat\Library\ssl\cacert.pem set __CONDA_OPENSLL_CERT_FILE_SET="1"

引用中提供了一段代码，用于从给定的下载链接中读取加州房屋数据集。该代码使用了tarfile和pandas库来解压和读取数据文件。代码首先下载tgz文件，然后将其解压并读取数据文件。数据文件包含有关加州房屋的经纬度、房龄、房间数、卧室数、人口数量、家庭数量、收入中位数和房屋价值中位数等信息。

引用中提供了一个修改后的代码，以便更方便地下载和读取数据集。该代码使用了requests和io库来下载tgz文件，并使用了修改后的函数get_california_housing_data()来读取数据文件。这样，用户只需调用get_california_housing_data()函数即可得到包含加州房屋数据的DataFrame对象。

引用提到了在使用sklearn加载加州房价数据集时遇到了HTTP Error 403的错误提示。作者经过实践后，总结出了解决问题的方案，并将操作过程进行了总结。

根据提供的引用内容，我无法回答问题中提到的路径设置相关的问题，因为这是一个用户特定的环境设置问题，与代码和数据集本身无关。建议用户检查路径设置是否正确，并确保文件路径和文件名的正确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [加载sklearn加州房价数据集出错 housing = fetch_california_housing() HTTPError: HTTP Error 403: ...](https://blog.csdn.net/weixin_43178406/article/details/128548037)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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