Meta l-mira ma tistax tniżżel permezz tal-proxy tagħha, ipprepara d-dataset bil-fetcher appoġġjat fuq rotta tax-xogħol approvata u ttrasferixxi l-cache kompatibbli. Fuq il-mira:

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

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

download_if_missing=False iqajjem OSError jekk id-dejta ma tkunx preżenti; ma jippruvax rotta oħra ta' tniżżil. Uża dak ir-riżultat biex tiddistingwi preparazzjoni nieqsa minn operazzjoni tad-dejta aktar tard.

Qabbel il-post tal-cache tal-mira. get_data_home jirrapporta l-valur default, filwaqt li SCIKIT_LEARN_DATA jew data_home espliċitu jistgħu jibdluha. Cache fid-direttorju tad-dar ta' utent ieħor mhix viżibbli hawn awtomatikament.

Oħloq il-cache b'verżjoni tal-librerija kompatibbli u l-fetcher innifsu. Arkiv tar jew pickle intern magħmul bl-idejn mhumiex interkambjabbli ma' dak ir-riżultat appoġġjat.

Għal tniżżiliet ħajjin, ikkonfigura l-ambjent tal-proxy tat-tniżżil attwali qabel ma jibda Python. Fejn il-host tad-dataset huwa pubbliku u t-tniżżil permezz ta' proxy pubbliku huwa permess, il-lista tal-proxy HTTP tipprovdi kandidati għall-valuri tal-ambjent tal-proxy HTTP tat-tniżżil. L-installazzjoni ta' scikit-learn jew l-użu ta' eżempji load_* miġbura ma jipprattikax tniżżil tad-dataset fuq in-netwerk.

Artikli relatati