fetch_lfw_people() 函数在加载数据集时需要指定数据集文件的路径，即 data_home 参数。在上述代码中，我们将数据集文件复制到了 D盘/lfw_home/ 目录下，并将 data_home 参数设置为该目录的路径，举例

好的，如果您希望将数据集文件保存在 D 盘下的 lfw_home 目录中，并将 `data_home` 参数设置为该目录的路径，可以按照以下方式修改代码：

from sklearn.datasets import fetch_lfw_people

lfw_home = 'D:/lfw_home/'  # 设置数据集文件的保存路径
people = fetch_lfw_people(data_home=lfw_home, min_faces_per_person=70, resize=0.4)

这样，`fetch_lfw_people()` 函数会在指定的路径下查找数据集文件，如果文件不存在则会自动下载并保存到该路径下。注意，路径中的斜杠应该使用正斜杠 `/`，或者使用双反斜杠 `\\` 来表示。

相关问题

dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100) 将加载到什么路径

fetch_lfw_people函数不会将数据集保存到本地路径，而是直接从互联网上下载数据到内存中，并返回一个包含数据和标签信息的Bunch对象。如果需要将数据集保存到本地路径，可以使用fetch_lfw_people函数提供的参数data_home来指定本地路径，默认路径是在用户主目录下的scikit_learn_data文件夹中。例如，fetch_lfw_people(data_home='./data')会将数据集保存到当前目录下的data文件夹中。

lfw_people = fetch_lfw_people(data_home='/home/user/lfw/lfw_funneled', min_faces_per_person=100)使用是出现urllib.error.HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden

这个错误通常是由于访问权限不足导致的。HTTP错误403表示服务器理解请求客户端的请求，但是拒绝执行此请求。由于 fetch_lfw_people() 函数是从网络上获取数据集，所以很可能是数据集的服务器禁止了你的访问。

解决方法如下：

1. 确认数据集的下载地址是否正确，确保该地址可在浏览器中访问。
2. 尝试在浏览器中打开数据集的下载地址，查看是否需要登录或者验证身份。
3. 如果需要登录或者验证身份，可以尝试登录后再次尝试。
4. 如果仍然无法下载数据集，可以尝试使用代理或者伪装User-Agent进行访问。
5. 如果以上方法均无法解决问题，可以联系数据集提供者或者寻求其他可靠数据源。

需要注意的是，为了避免不必要的麻烦，我们应该尊重数据集提供者的规定，不要进行不合法的下载行为。