Nota undirbúið skyndiminni fyrir fetch_20newsgroups hjá scikit-learn

Þegar markið getur ekki sótt gegnum proxy-ið sitt skaltu undirbúa gagnasettið með studda fetcherinum á samþykktri vinnsluleið og flytja samhæfa skyndiminnið. Á markinu:

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

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

download_if_missing=False kastar OSError ef gögnin vantar; það reynir ekki aðra niðurhalsleið. Notaðu þá niðurstöðu til að greina skort á undirbúningi frá síðari gagnaaðgerð.

Lagaðu staðsetningu skyndiminnis marksins. get_data_home greinir frá sjálfgefnu gildi, en SCIKIT_LEARN_DATA eða skýrt data_home geta breytt því. Skyndiminni í heimamöppu annars notanda er ekki sjálfkrafa sýnilegt hér.

Búðu til skyndiminnið með samhæfri útgáfu bókasafnsins og fetcherinum sjálfum. tar-safn eða handbúið innra pickle er ekki skiptanlegt við þá studdu niðurstöðu.

Fyrir beinar niðurhalanir skaltu stilla proxy-umhverfi hins raunverulega niðurhals fyrir Python byrjar. Þar sem hýsing gagnasettsins er opinber og niðurhal gegnum opinbert proxy er leyfilegt, veitir HTTP-proxylistinn frambjóðendur fyrir HTTP-proxy-umhverfisgildi niðurhalsins. Uppsetning scikit-learn eða notkun meðfylgjandi load_*-dæma þjálfar ekki netniðurhal gagnasetts.