Korištenje pripremljenog predmemorije za scikit-learnov fetch_20newsgroups

Kada cilj ne može preuzeti putem svog proxyja, pripremite skup podataka podržanim fetcherom na odobrenoj radnoj ruti i prenesite kompatibilnu predmemoriju. Na cilju:

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

dataset = fetch_20newsgroups(
    data_home='/path/to/prepared-scikit-data',
    download_if_missing=False,
)

download_if_missing=False podiže OSError ako podaci nisu prisutni; ne pokušava drugu rutu preuzimanja. Upotrijebite taj rezultat da razlikujete nedostajuću pripremu od kasnije operacije s podacima.

Uskladite lokaciju predmemorije na cilju. get_data_home prijavljuje zadanu vrijednost, dok SCIKIT_LEARN_DATA ili eksplicitni data_home mogu je promijeniti. Predmemorija u matičnom direktoriju drugog korisnika ovdje nije automatski vidljiva.

Izradite predmemoriju koristeći kompatibilnu verziju biblioteke i sam fetcher. tar arhiva ili ručno izrađeni interni pickle nisu zamjenjivi s tim podržanim rezultatom.

Za preuzimanja uživo konfigurirajte proxy okruženje stvarnog preuzimatelja prije pokretanja Pythona. Kada je host skupa podataka javan i preuzimanja putem javnih proxyja dopuštena, popis HTTP proxyja nudi kandidate za vrijednosti HTTP proxy okruženja preuzimatelja. Instaliranje scikit-learn-a ili korištenje ugrađenih load_* primjera ne vježba mrežno preuzimanje skupa podataka.