sklearn fetch_openml 怎么打开本地缓存
时间: 2023-02-09 08:59:43 浏览: 164
可以使用 fetch_openml() 函数的 cache 参数设置为True来打开本地缓存。例如:
```
from sklearn.datasets import fetch_openml
X, y = fetch_openml('mnist_784', version=1, return_X_y=True, cache=True)
```
其中,cache=True 表示打开本地缓存。
相关问题
from sklearn.datasets import fetch_openml boston = fetch_openml() 怎么解决
非常抱歉,我之前的回答仍然有误。如果您使用 `fetch_openml()` 函数加载波士顿房价数据集时出现了错误,可能是因为您没有提供数据集的名称或数据集 ID。您可以使用以下代码加载波士顿房价数据集:
```
from sklearn.datasets import fetch_openml
boston = fetch_openml(name='boston')
```
请注意,这里的 `name='boston'` 参数指定了您要加载的数据集的名称。这将返回一个字典对象,您可以通过以下方式访问数据和目标:
```
X = boston.data
y = boston.target
```
请注意,这个函数返回的数据类型是 Pandas 的 DataFrame 类型。如果您希望将其转换为 NumPy 数组,可以使用以下代码:
```
import numpy as np
X = np.array(X)
y = np.array(y)
```
生成一段python代码:1导入PCA 2使用sklearn.datasets导入fetch_openml数据集 3# 通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据,并使用data和target索引得到数据与标签 4划分mnist数据集,训练集60000,测试集10000 5查看训练集和测试集维度
下面是您需要的Python代码:
```python
# 导入PCA
from sklearn.decomposition import PCA
# 使用sklearn.datasets导入fetch_openml数据集
from sklearn.datasets import fetch_openml
# 通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据,并使用data和target索引得到数据与标签
mnist = fetch_openml("mnist_784")
X = mnist.data
y = mnist.target
# 划分mnist数据集,训练集60000,测试集10000
X_train, X_test = X[:60000], X[60000:]
y_train, y_test = y[:60000], y[60000:]
# 查看训练集和测试集维度
print("训练集维度:", X_train.shape)
print("测试集维度:", X_test.shape)
```
这段代码首先导入了PCA和fetch_openml,然后使用fetch_openml函数获取了mnist数据集,并使用data和target索引得到了数据和标签。接着将数据集划分为训练集和测试集,最后输出了训练集和测试集的维度。