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sklearn数据集怎么下载

时间: 2025-04-17 08:24:39 浏览: 22

### 使用 `sklearn` 加载或下载数据集 #### 通过内置函数加载小型数据集对于一些常用的小型数据集，可以直接调用 `sklearn.datasets` 中的相应方法。例如： ```python from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() digits = datasets.load_digits() print(f"Iris 数据集描述:\n{iris.DESCR[:200]}...") # 只打印部分描述信息[^1] ``` #### 下载来自 OpenML 的公开数据集为了获取更广泛的数据资源，可以利用 `fetch_openml` 函数连接到 openml.org 平台并检索所需资料。 ```python import sklearn.datasets as ds mnist = ds.fetch_openml('mnist_784', version=1) print(mnist.data.shape) # 输出特征矩阵尺寸 print(len(set(mnist.target))) # 查看类别数量 ``` 针对特定情况下遇到权限错误的情况，比如当尝试访问某些受保护的数据源时可能会碰到 HTTP 错误，这时应当确认网络环境正常，并考虑更新至最新版本库以获得更好的兼容性和安全性支持[^2]。 #### 获取大型 covtype 数据集 covtype 是一个相对较大的森林覆盖类型识别任务所使用的数据集合，在首次请求时会触发自动下载过程；之后则直接读取本地缓存副本而不再重复联网操作。 ```python from sklearn.datasets import fetch_covtype forest_cover = fetch_covtype(download_if_missing=True) print(forest_cover.feature_names) # 展示属性名称列表[^4] ``` 以上就是几种常见的使用 scikit-learn 库加载不同规模和类型的机器学习数据集的方法介绍。

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