2023-06-09 10:14:27,146 Start to load dataset Traceback (most recent call last): File "F:\jqxx\实训\实训6\rl.py", line 12, in <module> faces = fetch_olivetti_faces(data_home="https://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facesataglance.html") File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 63, in inner_f return f(*args, **kwargs) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\datasets\_olivetti_faces.py", line 101, in fetch_olivetti_faces data_home = get_data_home(data_home=data_home) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\datasets\_base.py", line 56, in get_data_home makedirs(data_home) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\os.py", line 213, in makedirs makedirs(head, exist_ok=exist_ok) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\os.py", line 213, in makedirs makedirs(head, exist_ok=exist_ok) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\os.py", line 213, in makedirs makedirs(head, exist_ok=exist_ok) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\os.py", line 213, in makedirs makedirs(head, exist_ok=exist_ok) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\os.py", line 213, in makedirs makedirs(head, exist_ok=exist_ok) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\os.py", line 223, in makedirs mkdir(name, mode) OSError: [WinError 123] 文件名、目录名或卷标语法不正确。: 'https:'

这个错误提示表明您在 fetch_olivetti_faces 函数中传递的数据源链接不正确，函数无法识别它作为本地数据源或 URL。请确保您传递的是正确的数据源链接或本地路径。建议您使用本地路径而非 URL。您可以将本地路径作为参数传递给 fetch_olivetti_faces 函数，确保该路径存在并且包含需要的数据文件。

相关问题

vsismb does not exist in the file system, and is not recognized as a supported dataset name. Traceback (most recent call last):

这个错误通常出现在以下几种情况下：

1. `gdal`库没有正确安装或配置：需要确保`gdal`库已经正确安装，并且环境变量已经配置正确。可以尝试在命令行中输入`gdalinfo --version`命令来检查是否安装成功。

2. 文件路径不正确：需要确保使用`/vsismb/`虚拟文件系统时，文件路径的格式正确，并且提供了正确的登录用户名和密码、服务器地址、共享目录名称、文件相对路径和文件名。可以尝试手动访问该文件路径，确保可以正常访问。

3. 权限问题：需要确保smb服务器处于可访问状态，并且具有读取权限。同时，为了保证安全性，建议不要在代码中明文输入密码，可以使用其他方式进行安全认证。

可以逐一排查以上问题，找到导致错误的原因并解决。如果问题仍然存在，可以提供更详细的错误信息和代码，以便进一步排查。

[LightGBM] [Warning] Unknown parameter categorical_column= Traceback (most recent call last):

这个警告信息是 LightGBM 模型中的一个参数错误导致的。categorical_column 不是 LightGBM 模型的参数，它是 CatBoost 模型中的参数。如果你想在 LightGBM 模型中使用类别特征，应该使用 categorical_feature 参数。例如，如果你有一个数据集，其中第一列是类别特征，可以这样指定：

import lightgbm as lgb

train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train, categorical_feature=[0])

这样 LightGBM 就会将第一列看作是类别特征，而不是数值特征。