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【完整版解决方案】sklearn加州房价数据集出错 housing = fetch_california_housing() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden
2024-10-31 16:00:05Python资料围观6次
这篇文章介绍了【完整版解决方案】sklearn加州房价数据集出错 housing = fetch_california_housing() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden,分享给大家做个参考,收藏Python资料网收获更多编程知识
完整解决方案(一键复制)代码替换housing = fetch_california_housing()
翻了几条解决方案要么不全,要么收费,烦死个人下面给出完整解决方案!!!
1、下载数据集
原始数据集: cal_housing.tgz
2、放置数据集
查找 本地位置
,执行代码后进入目标文件夹。
from sklearn import datasets
data_home = datasets.get_data_home()
放入下载好的数据压缩包,注意不需要解压缩!!
3、替换代码片段
将
calhous = fetch_california_housing()
data = calhous.data
target = calhous.target
替换为
from sklearn import datasets
import tarfile
data_home = datasets.get_data_home()
archive_path = os.path.join(data_home, 'cal_housing.tgz')
with tarfile.open(mode="r:gz", name=archive_path) as f:
cal_housing = np.loadtxt(
f.extractfile("CaliforniaHousing/cal_housing.data"), delimiter=","
)
# Columns are not in the same order compared to the previous
# URL resource on lib.stat.cmu.edu
columns_index = [8, 7, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 0]
cal_housing = cal_housing[:, columns_index]
feature_names = [
"MedInc",
"HouseAge",
"AveRooms",
"AveBedrms",
"Population",
"AveOccup",
"Latitude",
"Longitude",
]
target, data = cal_housing[:, 0], cal_housing[:, 1:]
# avg rooms = total rooms / households
data[:, 2] /= data[:, 5]
# avg bed rooms = total bed rooms / households
data[:, 3] /= data[:, 5]
# avg occupancy = population / households
data[:, 5] = data[:, 4] / data[:, 5]
# target in units of 100,000
target = target / 100000.0
解决!!!
因为粘贴代码时有缩进,手动删除时可能出现缩进不正确的问题,自行加减空格就行了。
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