fetch_california_housing 本地路径失败
时间: 2023-08-05 09:00:47 浏览: 38
当无法成功获取fetch_california_housing数据集本地路径时,可能存在以下几种可能的原因。
首先,请确保已经安装了相应的数据集包,例如scikit-learn。使用以下命令可以安装scikit-learn:
```
pip install -U scikit-learn
```
然后,可能是因为路径错误导致无法找到数据集。请确保指定的本地路径是正确的,并且包含了数据集文件。可以使用绝对路径或者相对路径来指定数据集的位置。
另外,还要注意确保程序具有读取该路径下文件的权限。在某些情况下,可能由于权限问题而导致无法正常读取文件。可以通过更改文件的权限或者运行程序的用户来解决此问题。
如果上述步骤仍然无法解决问题,可以尝试使用其他方法来获取数据集,例如从网络直接下载该数据集。可以在scikit-learn官方文档中找到获取数据集的方法,并按照指示进行操作。这样可以确保你获取的是最新版本的数据集,并且不会受到本地路径的限制。
总结:当fetch_california_housing数据集本地路径失败时,我们需要检查是否安装了相应的数据集包,确认路径是否正确,并确保具有读取文件的权限。如果问题仍未解决,可以尝试从网络直接下载数据集,以避免受到本地路径限制。
相关问题
sklearn里的fetch_california_housing
fetch_california_housing是scikit-learn中的一个函数,用于获取加州住房数据集。这个数据集包括了1990年加州各个地区的住房价格中位数,以及一些与房屋相关的属性,例如人口、收入中位数、房间数、卧室数等。这个数据集被广泛用于机器学习中的回归问题。
使用fetch_california_housing函数可以直接从scikit-learn中获取这个数据集。函数返回一个Bunch对象,其中包含了数据集的数据和相关信息。可以使用如下代码来获取数据集:
```python
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
data = fetch_california_housing()
```
需要注意的是,fetch_california_housing函数返回的数据集已经经过预处理和标准化,因此不需要再进行数据预处理。
fetch_california_housing sklearn.externals.joblib
`fetch_california_housing` 是一个函数,它是 Scikit-learn 中的一个模块 sklearn.datasets 的一部分。通过调用该函数,我们可以从 California Housing 数据集中获取数据。
`sklearn.externals.joblib` 是 Scikit-learn 库中的一个模块。它提供了一些与对象序列化和持久化相关的类和函数。其中,`joblib` 是一个能够将 Python 对象序列化为磁盘上的文件的工具,并且可以将它们重新加载到内存中。
因此,`fetch_california_housing` 和 `sklearn.externals.joblib` 是 Scikit-learn 库中两个不同的模块。`fetch_california_housing` 用于获取 California Housing 数据集,而 `sklearn.externals.joblib` 则提供了一些对象的序列化和持久化功能。