fetch_california_housing下载不了的解决方案

最新推荐文章于 2025-09-27 23:59:12 发布

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最新推荐文章于 2025-09-27 23:59:12 发布 · 4.2k 阅读

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当使用Jupyter执行fetch_california_housing因网速慢无法下载时，可以手动下载文件并修改代码。注释掉网络下载部分，将文件模式从'r:gz'更改为'r'，并调整import路径，确保能正确加载数据。

问题

用Jupyter执行fetch_california_housing因为网速问题下载不下来，可以通过提示的链接下载，但是，下载好的文件放到目标文件夹下后，依旧需要连接网络。

解决方案

1. 找到fetch_california_housing

?fetch_california_housing

2.load fetch_california_housing代码

%load ~/myproject/tf2/lib/python3.7/site-packages/sklearn/datasets/_california_housi

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解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题

Byte_O_O的博客

09-05

1473

其中，加州房价数据集是一个常用的示例数据集之一，用于回归问题的训练和测试。然而，有时在加载加州房价数据集时可能会遇到HTTP错误的问题，具体表现为"HTTPError: HTTP Error : Forbidden"。这意味着我们的请求被服务器拒绝了，原因可能是我们没有访问该数据集的权限。通过使用上述代码示例中的本地文件加载方法，我们可以成功加载加州房价数据集，同时避免了HTTP错误的问题。函数的替代方案，直接从本地文件系统中读取了名为"california_housing.csv"的数据集文件。

加载sklearn加州房价数据集出错 housing = fetch_california_housing() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden解决方案

1 条评论

WayneZhuang 2020.05.01
十分感谢！

【scikit-learn】sklearn.datasets.fetch_california_housing() 函数：加州房价预测数据，回归任务

彬彬侠的博客

03-18

1398

fetch_california_housing()是sklearn.datasets提供的加州房价预测数据集，用于回归任务，适用于机器学习算法测试和特征工程研究。fetch_california_housing()提供了20640个样本，用于回归任务，适用于房价预测、特征工程研究。数据未经归一化，单位仍然可解释，适用于真实世界的回归问题。

加州房价（California Housing Prices）数据集（一）———— 数据集的预处理

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rainbow_baby的博客

09-27

1703

本文对加州房价数据集进行了系统分析，包括数据介绍、探索性分析和相关性分析

将python机器学习sklearn工具包中的datasets数据探索

The Zen of Data Analysis

09-25

1683

python机器学习sklearn工具包中的datasets数据集内容丰富，十分有益于数据探索及学习，但是由于其格式特殊，下载之后需要进一步的操作以有利于后续的数据分析工作。

1.解决fetch_california_housing()数据集下载失败的问题

qq_44644355的博客

07-01

1万+

在加载fetch_california_housing()数据的时候，加载很久都不出来解决方法：进入网站https://ndownloader.figshare.com/files/5976036下载数据集，然后将压缩包移动到C:\Users\用户名\scikit_learn_data就好了如果是Linux系统，可以通过print(datasets.get_data_home())输出dataset下载的路径，然后将压缩包移到该路径下就好了。真看不习惯就这点小问题，很多人写个文章还收费，我太难了 .

2020解决fetch_california_housing下载不了的解决方案

weixin_44862610的博客

07-15

2278

1 ctrl加鼠标左键点进去通过这个url可以下载到一个然后你去我的电脑用户找到把这个文件放进去.此时你去执行代码还是会重复下载!!! 你必须注释掉如下代码.自己手动添加这个如下代码 import os archive_path = os.path.join(data_home, ‘cal_housing.tgz’) 然后你去执行代码.他就会自动解压你下载的这个文件就可以了.记得把这个注释改回来.自己加代码的注释掉. 然后你再执行也不会去删除压缩包了.因为已经得到了这个文件其实你可以直接复

california housing-数据集

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sklearn.datasets下的california_housing cal_housing.csv

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california_housing_test.csv 用来学习TensorFlow 的数据文件。

报错 from sklearn.datasets import fetch_california_housing_test ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

05-08

好的，我现在需要帮助用户解决ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'的问题，并且正确导入fetch_california_housing。首先，我得回忆一下常见的解决方法。首先，用户遇到的错误是没有找到sklearn模块，...

需使用真实数据，请替换数据生成部分：from sklearn.datasets import fetch_california_housing

04-28

好的，用户遇到了NameError: name 'X_raw_data' is not defined的错误，并且想用真实数据集fetch_california_housing替换原来的模拟数据。我需要先理解用户的具体需求和问题所在。首先，用户之前的错误是因为X_raw...

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california_housing_train.csv 一个CSV文件。用来学习TensorFlow用的数据文件。

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链接：https://pan.baidu.com/s/1oZVAvKY52jw8Q8fm7rFR9Q。--来自百度网盘超级会员V4的分享。找半天没找到.......用于深度学习的原始数据。

python 导入fetch_california_housing 加州房价数据集报错解决

Leeho123456的博客

08-03

7098

打开_california_housing.py 文件，里面有数据集的下载地址，不知道_california_housing.py文件地址的可以看报错中提示的位置。②复制下载后的cal_housing.tgz文件到指定文件夹，无需解压。_california_housing.py文件中43行，有数据集的下载地址（④重启 jupyter notebook即可，Windows系统也相同操作。③更改 _california_housing.py文件。），打开网页打开会自动下载。1 导入加州房价数据集。

Python算法练习（八）// 算法：线性回归，数据集：fetch_california_housing

cqx2020的博客

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一、挖掘目标 1）分析、识别影响房屋价格的关键特征；2）预测房屋价格。二、分析方法经过探索分析发现该案例特征存在①异常值问题②多重共线性问题，通过尝试删除异常值、或不重要特征或有共线性特征来提高R方。本次练习共应用了线性回归、岭回归、Lasso回归算法，并最终确定用岭回归算法建立模型并预测。三、总结通过本次练习，系统掌握了线性回归的分析步骤和流程，对线性回归模型有了进一步的认识。...