scikit-learn-нің fetch_20newsgroups үшін дайындалған кэшті пайдалану

Қолдау көрсетілетін fetcher арқылы үйлесімді fetch_20newsgroups кэшін жасаңыз, оны тасымалдаңыз, содан кейін download_if_missing=False қолданыңыз.

Мақсат өз проксиі арқылы жүктей алмаған кезде, деректер жинағын қолдау көрсетілетін fetcherмен мақұлданған жұмыс жолында дайындап, үйлесімді кэшті тасымалдаңыз. Мақсатта:

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

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

Деректер болмаса, download_if_missing=False OSError қатесін тудырады; ол басқа жүктеу жолын байқамайды. Бұл нәтижені жетіспейтін дайындықты кейінгі деректер операциясынан ажырату үшін пайдаланыңыз.

Мақсаттың кэш орнын сәйкестендіріңіз. get_data_home әдепкі мәнді хабарлайды, ал SCIKIT_LEARN_DATA немесе айқын data_home оны өзгерте алады. Басқа пайдаланушының үй каталогындағы кэш мұнда автоматты түрде көрінбейді.

Кэшті үйлесімді кітапхана нұсқасымен және fetcherдің өзімен жасаңыз. tar мұрағаты немесе қолмен жасалған ішкі pickle сол қолдау көрсетілетін нәтижемен алмастырылмайды.

Тікелей жүктеулер үшін Python іске қосылмас бұрын нақты жүктеушінің прокси ортасын конфигурациялаңыз. Деректер жинағының хостты қоғамдық болса және қоғамдық прокси арқылы жүктеуге рұқсат етілсе, HTTP проксилер тізімі жүктеушінің HTTP прокси ортасының мәндері үшін үміткерлерді ұсынады. scikit-learn орнату немесе жинақталған load_* мысалдарын пайдалану желілік деректер жинағын жүктеуді жаттықтырмайды.

Қатысты мақалалар