ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.datasets.samples_generator‘

问题报错:

ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.datasets.samples_generator‘

定位问题:
根据模块的路径查找,没有找到samples_generator
主要原因:
1.samples_generator模块在scikit-learn新版本中已移除。
2.需要使用的相应的类/函数直接从sklearn.datasets中可以直接导入。

解决方法
1 直接从sklearn.datasets中导入make_blobs

from sklearn.datasets import make_blobs

2 版本问题,降低版本

pip install scikit-learn==0.22.1
### 如何使用 `datasets.load_dataset` 加载本地数据 在 Hugging Face 的 `datasets` 库中,`load_dataset` 函数不仅可以从 Hugging Face Hub 下载公开数据集,还可以用来加载本地存储的数据文件。以下是关于如何通过该函数加载本地 CSV、JSON 和 TXT 文件的具体方法。 #### 使用 `load_dataset` 加载本地数据的语法 基本语法如下所示[^3]: ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset( path='csv', # 或 'json' 或 'text' data_files='/path/to/your/local/file.csv', # 替换为实际路径 split='train' # 可选参数,指定数据集分割方式 ) ``` - **`path`**: 表示数据文件的格式。对于本地文件,可以设置为 `'csv'`, `'json'`, 或 `'text'`。 - **`data_files`**: 提供本地文件的绝对路径或相对路径。如果存在多个文件,也可以传递一个字典来分别定义训练集 (`train`)、验证集 (`validation`) 和测试集 (`test`) 对应的文件位置。 - **`split`**: 定义数据集的划分部分(如 `"train"`、`"test"` 等),默认情况下会自动推断。 #### 示例代码:加载不同类型的本地数据 ##### 1. 加载本地 CSV 文件 假设有一个名为 `example.csv` 的文件位于当前目录下,则可以通过以下代码加载: ```python from datasets import load_dataset dataset_csv = load_dataset('csv', data_files='./example.csv', split='train') print(dataset_csv) ``` ##### 2. 加载本地 JSON 文件 同样地,如果有 JSON 格式的文件,可按此方式进行操作: ```python from datasets import load_dataset dataset_json = load_dataset('json', data_files='./example.json', split='train') print(dataset_json) ``` ##### 3. 加载本地纯文本 (TXT) 文件 针对简单的文本文件,可以直接将其作为输入源读取: ```python from datasets import load_dataset dataset_text = load_dataset('text', data_files='./example.txt', split='train') print(dataset_text) ``` 以上三种情况均展示了如何利用 `load_dataset` 方法灵活处理不同类型的地方储存资料。 #### 流式加载大文件 当面对非常庞大的数据集时,启用流模式能够有效减少内存占用并提高效率。只需将参数 `streaming=True` 添加至调用即可实现这一功能: ```python from datasets import load_dataset dataset_streamed = load_dataset('csv', data_files='./large_file.csv', split='train', streaming=True) for sample in dataset_streamed: print(sample) ``` 这样每次仅需加载少量样本进入内存完成迭代访问。
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