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sklearn使用fetch
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利用mnist数据集进行手写数字识别案例，运行以下代码时报错 from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original") mnist 报错图片
1.下载mnist-original.mat https://github.com/amplab/datascience-sp14/raw/master/lab7/mldata/mnist-original.mat. 2.把mnist-original.mat放到mldata文件夹下 注：因为mldata文件夹下存放mnist数据集 法1：修改data_home="./datasets"修改data_home="./datasets"并运行代码 虽然代码仍然报错，但我们发现在程序同目录下多了datasets文件夹，而且打开它里面是mldata文件夹。（这样我们就不用手动建文件夹了） 成功！ 法2：将下载的数据集文件放到scikit数据根目录下的mldata目录。根目录查询方式： from sklearn.datasets.base import get_data_home print (get_data_home())我的在C:\Users\Administrator\scikit_learn_data [1] https://blog.csdn.net/qq_41312839/article/details/86671939. [2] https://www.cnblogs.com/funykatebird/articles/11734579.html. |
下面是我从网上搜索找到的2种解决办法，亲测均有效，希望对遇到此问题的你也有帮助！
上面的代码中的data_home表示你的数据集的文件路径，写的是一个相对路径，如果你没有将你的数据集放在你当前代码的目录下，你可能需要使用绝对路径。
把mnist-original.mat放到datasets/mldata下
再运行代码：
把下载的mnist-original.mat放到这里： 
不用修改data_home: 
成功！【本文地址】
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