关于fetch_openml获取到的内容如何转数组形式

最新推荐文章于 2025-11-01 23:37:48 发布
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#机器学习

本文介绍如何使用fetch_openml方法从sklearn获取MNIST数据集，并正确处理获取的数据。由于获取的数据并非传统numpy数组格式，因此需要采用特定方式访问和转换数据格式。

mnist = fetch_openml('mnist_784')
x, y = mnist["data"], mnist["target"]

使用该方法获取到的内容为字典格式，

可以看到x的类型不是传统的numpy数组，故而无法直接输出x[36000]，会报keyerror错误，应该使用：x.loc[36000].values输出该行数据，之后可以使用reshape()进行格式化。

Chapter 3 Classification （mnist数据集）
sinat_41942180的博客
03-21 1532
设置 1 获取数据 from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata('MNIST original') minst 训练一个而分类 对性能的评估 1.使用交叉验证测量准确性 2.混淆矩阵 （1）准确率与召回率之间的折衷 （2）ROC曲线 多类分类 误差分析 多标签分类 多输出分类 ...
MNIST 中 fetch_mldata 指定正确的数据集路径
weixin_38687607的博客
07-30 1051
MNIST 中 fetch_mldata 指定正确的数据集路径 1.MNST数据集文件下载链接 链接：https://pan.baidu.com/s/1VFI8RMVLyGHTmZJI6siz-g 提取码：1234 2.将下载的数据集文件放到scikit数据根目录下的mldata目录，这个是默认路径 默认根目录查询方式： 1 from sklearn.datasets.base import get_data_home 2 print (get_data_home()) 可以查询出本地电脑的存储路径为： C
2021-03-16
qq_44462951的博客
03-16 1412
fetch_openml获取mnist数据集直接使用fetch_openml获取mnist失败直接loadmat本地文件成功 直接使用fetch_openml获取mnist失败 # mnist=fetch_openml('mnist_784',version=1,cache=True) 学习fetch_mldata 加载本地 mnist-original.mat也失败 （获取mnist-original.mat的方式网上有很多，这里就说了… 直接loadmat本地文件成功 from sklearn.dat
机器学习-决策树-分类-汽车数据集-fetch_openml python scikit-learn
weixin_44733966的博客
02-06 2386
在这个使用决策树的分类任务中，将使用OpenML提供的汽车数据集来预测给定汽车信息的汽车可接受性。将使用Sklearn ’ fetch_openml '函数加载它。此次获取的数据的版本是2。在数据集的版本1中，目标类有4个类(unacc, acc, good, vgood)，但在第二个版本中，大多数类是Positive§，而其余的是Negative§。如果要查看版本1，可以在下面的单元格中更改版本参数。以下是有关数据的信息:buying:汽车的购买价格(vhigh, high, med, low)
sklearn.datasets.fetch_openml 使用详解：轻松获取开放机器学习数据集
最新发布
qq_37179440的博客
11-01 1054
本文详细介绍了scikit-learn的fetch_openml函数，用于从OpenML平台获取机器学习数据集。文章涵盖函数参数说明、返回值结构，并提供MNIST和泰坦尼克数据集的实用示例。重点讲解了如何使用as_frame和return_X_y控制返回格式，以及处理大数据集的技巧。最后总结了该函数在简化数据获取流程中的优势，帮助研究者专注于模型开发而非数据准备。
JS解析json数据并将json字符串转化为数组的实现方法
LzwGlory的专栏
01-21 2193
New Document var t="{'firstName': 'cyra', 'lastName': 'richardson', 'address': { 'streetAddress': '1 Microsoft way', 'city': 'Redmond', 'state': 'WA', 'postalCode': 98052 },'phoneNumbers': [ '425-
mnist = fetch_openml(‘mnist_784‘,version=1)失效的解决方法
qq_39042740的博客
02-27 8566
按照书上的例子学习，这个数据集怎么都下不下来 解决方法便是，自己把数据集下载下来，放在合适的文件夹里面 把 mnist = fetch_openml('mnist_784',version=1)换成 mnist = loadmat('G:/pythonProject/MachineLearning/2分类/mnist-original.mat') 数据集里面的target就是label。 # 使用sklearn的函数来获取MNIST数据集 from sklearn.datasets import
fetch_openml加载手写数字体
12-13
在Python的scikit-learn库中，并没有直接提供 `fetch_openml` 函数，但你可以通过 `sklearn.datasets.fetch_openml` 调用 OpenML API 来获取这个数据集。首先你需要安装 `openml` 库： ```bash pip install openml ...
fetch_openml
05-22
fetch_openml 是一个函数，用于从 OpenML 数据存储库中获取数据集。OpenML 是一个开放的机器学习平台，提供数据集、任务和算法的共享和协作。fetch_openml 函数可以从 OpenML 数据存储库中检索数据集，然后将其返回...
fetch_openml使用mnist
03-16
fetch_openml是一个Python库，可以用来获取各种数据集，包括MNIST手写数字数据集。 使用fetch_openml获取MNIST数据集的代码如下： ``` from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_...
sklearn的mnist_784数据集可视化代码
weixin_42593701的博客
01-18 744
下面是用 matplotlib 库可视化 sklearn 的 mnist_784 数据集的代码示例: from sklearn.datasets import fetch_openml import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 mnist = fetch_openml('mnist_784') X, y = mnist['data'], mnist['tar...
MNIST数据集
12-16
手写数字识别库，世界上最权威的，美国邮政系统开发的，可以作为标准的数据集合使用测试分类器
MNIST数据集mnist_784关于X[0]的bug
WatsonGRlive的博客
06-27 682
mnist_784的一个小问题
机器学习第三章：MNIST手写数字预测
qq_44783689的博客
04-26 8405
MNIST数据集:手写的70000个数字的图片，每张图像都用其代表的数字标记 1.获取数据集 from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784',version=1, cache=True) mnist 1.1sklearn加载数据集通常有类似字典结构 DESCR：描述数据集 data：包含一个数组 每个实例为一行 每个特征为一行 target：包含一个带有标记的数...
神经网络的MNIST数据集无法导入问题解决方案
执的博客
09-07 758
1.笔者最近在学习神经网络模型的搭建，发现最新版的skleran无法导入MNIST数据集 2.解决方案： from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784') 原因是最新版的sklearn已经不支持fetch_mldata了。 ...
【scikit-learn】sklearn.datasets.fetch_openml() 函数：获取 OpenML 数据集
彬彬侠的博客
03-18 1666
fetch_openml()是sklearn.datasets提供的开放数据集接口，可从OpenML平台下载真实世界数据集，适用于机器学习研究和模型测试。可以下载分类、回归、文本等各种类型的数据集，并转换为Pandas进行分析。
python中fetch_Scikitlearn无法使用Python中的fetch-openml加载MNIST原始数据集
weixin_36368404的博客
12-23 2700
我试图用Python加载MNIST原始数据集。sklearn.datasets.fetch_openml函数似乎对此不起作用。这是我使用的代码-from sklearn.datasets import fetch_openmldataset = fetch_openml("MNIST Original")我知道这个错误-File "generateClassifier.py", line 11, ...
解决报错importerror: cannot import name ‘fetch_openml‘
m0_58845115的博客
03-25 1112
运行Python程序的时候，用到sklearndatasets里面的fetch_openml的模块，结果报如下图错误，查了很久不是版本问题，应该就是库文件问题。（1）卸载原始版本库文件，包括Numpy、Scipy、Scikit-learn。
SciKit-Learn 加载数据集
吴吃辣
08-09 4633
章节SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 SciKit-Learn K均值聚类 SciKit-Learn 支持向量机 SciKit-Learn 速查 数据科学中的第一步通常都是加载数据，我们首...
fetch_openml获取失败会报什么错
07-14
当使用 `fetch_openml` 函数获取数据集失败时，可能会出现多种错误。以下是一些常见的错误示例： 1. 网络连接错误：如果无法连接到 OpenML 服务器或网络连接中断，可能会引发 `ConnectionError` 或 `HTTPError`。 2. 数据集不存在：如果请求的数据集在 OpenML 上不存在，`OpenMLServerError` 或 `ValueError` 可能会被引发。 3. 认证错误：当请求需要进行身份验证时，如果提供的凭据无效或缺失，可能会引发 `AuthenticationError`。 4. 数据解析错误：如果无法解析数据集的格式或出现数据损坏，可能会引发 `ValueError` 或 `ParsingError`。 为了确切地了解发生的错误，建议查看完整的错误信息和堆栈跟踪。这将有助于确定问题的具体原因，并采取适当的措施解决。
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