Օգտագործել պատրաստված քեշ scikit-learn-ի fetch_20newsgroups-ի համար

Երբ թիրախը չի կարող ներբեռնել իր պրոքսիի միջոցով, պատրաստեք տվյալների հավաքածուն աջակցվող fetcher-ով հաստատված աշխատանքային ուղու վրա և փոխանցեք համատեղելի քեշը։ Թիրախում՝

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

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

download_if_missing=False-ը բարձրացնում է OSError, եթե տվյալները բացակայում են. այն չի փորձում ներբեռնման այլ ուղի։ Օգտագործեք այդ արդյունքը՝ բացակայող նախապատրաստությունը հետագա տվյալների գործողությունից տարբերելու համար։

Համապատասխանեցրեք թիրախի քեշի գտնվելու վայրը։ get_data_home-ը հաղորդում է լռելյայն արժեքը, մինչդեռ SCIKIT_LEARN_DATA-ը կամ բացահայտ data_home-ը կարող են փոխել այն։ Այլ օգտատիրոջ տան պանակում գտնվող քեշն այստեղ ինքնաբերաբար տեսանելի չէ։

Ստեղծեք քեշը համատեղելի գրադարանի տարբերակով և հենց fetcher-ով։ tar արխիվը կամ ձեռքով պատրաստված ներքին pickle-ը փոխարինելի չեն այդ աջակցվող արդյունքի հետ։

Կենդանի ներբեռնումների համար կարգավորեք փաստացի ներբեռնիչի պրոքսի միջավայրը մինչև Python-ի մեկնարկը։ Երբ տվյալների հավաքածուի հոսթը հանրային է, և հանրային պրոքսիով ներբեռնումները թույլատրված են, HTTP պրոքսիների ցանկը առաջարկում է թեկնածուներ ներբեռնիչի HTTP պրոքսի միջավայրի արժեքների համար։ scikit-learn-ի տեղադրումը կամ ներառված load_* օրինակների օգտագործումը չի վարժեցնում ցանցային տվյալների ներբեռնում։