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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

11 人参与  2024年11月05日 19:20  分类 : 《休闲阅读》  评论

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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

在这里插入图片描述

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 datasetsdata_home = datasets.get_data_home()

在这里插入图片描述
放入下载好的数据压缩包,注意不需要解压缩!!
在这里插入图片描述

3、替换代码片段

calhous = fetch_california_housing()data = calhous.datatarget = calhous.target

替换为

from sklearn import datasetsimport tarfiledata_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 / householdsdata[:, 2] /= data[:, 5]# avg bed rooms = total bed rooms / householdsdata[:, 3] /= data[:, 5]# avg occupancy = population / householdsdata[:, 5] = data[:, 4] / data[:, 5]# target in units of 100,000target = 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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