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)

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unction load_boston is deprecated; `load_boston` is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. The Boston housing prices dataset has an ethical problem. You can refer to the documentation of this function for further details. The scikit-learn maintainers therefore strongly discourage the use of this dataset unless the purpose of the code is to study and educate about ethical issues in data science and machine learning. In this special case, you can fetch the dataset from the original source:: import pandas as pd import numpy as np data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston" raw_df = pd.read_csv(data_url, sep="\s+", skiprows=22, header=None) data = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]]) target = raw_df.values[1::2, 2] Alternative datasets include the California housing dataset (i.e. :func:`~sklearn.datasets.fetch_california_housing`) and the Ames housing dataset. You can load the datasets as follows:: from sklearn.datasets import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() for the California housing dataset and:: from sklearn.datasets import fetch_openml housing = fetch_openml(name="house_prices", as_frame=True) for the Ames housing dataset. warnings.warn(msg, category=FutureWarning) 线性回归模型的RMSE: 4.928602182665355 决策树回归模型的RMSE: 3.2273949915330395 随机森林回归模型的RMSE: 2.8109631609391226

这段提示信息的意思是，函数load_boston已经被弃用了，在1.0版本中已经弃用，在1.2版本中将被删除。波士顿房价数据集存在伦理问题，因此强烈不建议在非研究和教育伦理问题的情况下使用该数据集。如果要研究和教育有关伦理问题的数据科学和机器学习，可以从原始来源获取数据集。此外，还提供了替代数据集，包括加利福尼亚房屋数据集和埃姆斯房屋数据集。最后，给出了三种模型的RMSE值。

from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import time # 获取MNIST数据集 mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X, y = mnist.data, mnist.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) import time # 训练GradientBoostingClassifier模型 start_time = time.time() gbc = GradientBoostingClassifier(random_state=42) gbc.fit(X_train, y_train) end_time = time.time() print("GradientBoostingClassifier训练时间:", end_time - start_time) print("GradientBoostingClassifier准确率:", gbc.score(X_test, y_test))

这段代码使用了 `GradientBoostingClassifier` 对 MNIST 数据集进行了训练和预测，并输出了它的训练时间和准确率。其中，`fetch_openml` 函数从 OpenML 上获取 MNIST 数据集，`train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集，`GradientBoostingClassifier` 类定义了 Gradient Boosting 模型，并使用 `fit` 函数进行训练，`score` 函数计算了模型在测试集上的准确率。

需要注意的是，这段代码中缺少了 `sklearn.ensemble` 模块的导入语句，需要增加如下代码：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

另外，如果要比较 `GradientBoostingClassifier` 和 `HistGradientBoostingClassifier` 的性能，需要将 `GradientBoostingClassifier` 替换为 `HistGradientBoostingClassifier`，并增加如下代码：

from sklearn.ensemble import HistGradientBoostingClassifier

# 训练HistGradientBoostingClassifier模型
start_time = time.time()
hgbc = HistGradientBoostingClassifier(random_state=42)
hgbc.fit(X_train, y_train)
end_time = time.time()
print("HistGradientBoostingClassifier训练时间:", end_time - start_time)
print("HistGradientBoostingClassifier准确率:", hgbc.score(X_test, y_test))

这样，就可以分别输出 `GradientBoostingClassifier` 和 `HistGradientBoostingClassifier` 的训练时间和准确率。