В scikit-learn, библиотеке Python для машинного обучения, функция fetch_mldata обычно используется для скачивания и загрузки наборов данных. Однако при попытке использовать эту функцию вы можете столкнуться с сообщением об ошибке. В этой статье блога вы познакомитесь с различными способами устранения ошибки “fetch_mldata” и сможете быстро приступить к работе над проектами машинного обучения.
Метод 1: обновление scikit-learn
Одной из возможных причин ошибки «fetch_mldata» является устаревшая версия scikit-learn. Начните с обновления установки scikit-learn до последней версии, используя следующую команду:
pip install --upgrade scikit-learnМетод 2: вместо этого используйте fetch_openml
Начиная с версии scikit-learn 0.22, функция «fetch_mldata» устарела и заменена на «fetch_openml». Обновите свой код, чтобы использовать вместо него “fetch_openml”:
from sklearn.datasets import fetch_openmlМетод 3. Проверьте подключение к Интернету
Функция «fetch_mldata» требует подключения к Интернету для загрузки наборов данных. Убедитесь, что у вас стабильное подключение к Интернету, и повторите попытку.
Метод 4. Проверьте доступность набора данных.
Не все наборы данных доступны через «fetch_mldata». Убедитесь, что набор данных, который вы пытаетесь загрузить, существует в репозитории наборов данных scikit-learn. Вы можете просмотреть доступные наборы данных, используя следующий код:
from sklearn.datasets import fetch_openml
print(fetch_openml().keys())Метод 5. Используйте альтернативный источник набора данных.
Если нужный вам набор данных недоступен в репозитории scikit-learn, рассмотрите возможность поиска альтернативных источников. Такие веб-сайты, как Kaggle, репозиторий машинного обучения UCI или OpenML, предоставляют широкий спектр наборов данных, которые вы можете загрузить и использовать непосредственно в scikit-learn.
Метод 6. Загрузите набор данных вручную.
Если вы определили альтернативный источник для своего набора данных, вы можете загрузить его вручную, а затем загрузить в scikit-learn, используя соответствующие функции. Обязательно ознакомьтесь с документацией по конкретному набору данных, чтобы узнать, как загрузить его в scikit-learn.
Метод 7. Проверьте настройки брандмауэра или прокси-сервера.
В некоторых случаях ошибка «fetch_mldata» может быть связана с тем, что настройки брандмауэра или прокси-сервера блокируют загрузку. Временно отключите все брандмауэры и прокси-серверы и повторите попытку.
Метод 8: используйте VPN
Если вы не можете загрузить набор данных из-за региональных ограничений, попробуйте использовать виртуальную частную сеть (VPN), чтобы обойти эти ограничения и получить набор данных.
Метод 9: Очистка кэша scikit-learn
Scikit-learn кэширует загруженные наборы данных для повышения производительности. Очистка кэша может помочь устранить ошибку «fetch_mldata». Это можно сделать, удалив содержимое каталога кэша scikit-learn, который обычно находится в домашнем каталоге пользователя под .scikit_learn.
Метод 10. Сообщите о проблеме
Если ни один из вышеперечисленных методов не работает, рассмотрите возможность сообщить о проблеме в репозитории scikit-learn GitHub. Предоставьте подробную информацию о возникшей ошибке, включая используемую вами версию scikit-learn, набор данных, который вы пытаетесь получить, и любые полученные сообщения об ошибках.
Обнаружение ошибки «fetch_mldata» в scikit-learn может разочаровать, но, следуя методам, изложенным в этой статье, вы сможете решить проблему и беспрепятственно продолжить работу над проектами машинного обучения. Не забывайте обновлять установку scikit-learn, исследуйте альтернативные источники наборов данных, проверяйте подключение к Интернету и сообщайте о любых постоянных проблемах сообществу scikit-learn.