Përdorimi i një cache të përgatitur për fetch_20newsgroups të scikit-learn

Krijoni një cache fetch_20newsgroups të përputhshëm përmes fetcher-it të mbështetur, transferojeni dhe më pas përdorni download_if_missing=False.

Kur objektivi nuk mund të shkarkojë përmes proxy-t të tij, përgatitni grupin e të dhënave me fetcher-in e mbështetur në një rrugë pune të miratuar dhe transferoni cache-n e përputhshme. Në objektiv:

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

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

download_if_missing=False ngre OSError nëse të dhënat mungojnë; nuk provon një rrugë tjetër shkarkimi. Përdorni atë rezultat për të dalluar përgatitjen që mungon nga një operacion i mëvonshëm i të dhënave.

Përputhni vendndodhjen e cache-s të objektivit. get_data_home raporton vlerën e paracaktuar, ndërsa SCIKIT_LEARN_DATA ose një data_home i shprehur mund ta ndryshojnë atë. Një cache në shtëpinë e një përdoruesi tjetër nuk është automatikisht e dukshme këtu.

Krijoni cache-n duke përdorur një version të përputhshëm të bibliotekës dhe vetë fetcher-in. Një arkiv tar ose një pickle i brendshëm i bërë me dorë nuk janë të këmbyeshëm me atë rezultat të mbështetur.

Për shkarkime të drejtpërdrejta, konfiguroni mjedisin proxy të shkarkuesit aktual përpara se Python të nisë. Kur hosti i grupit të të dhënave është publik dhe shkarkimet përmes proxy publik lejohen, lista e proxy-ve HTTP ofron kandidatë për vlerat e mjedisit proxy HTTP të shkarkuesit. Instalimi i scikit-learn ose përdorimi i shembujve load_* të përfshirë nuk ushtron një shkarkim të grupit të të dhënave përmes rrjetit.

Artikuj të ngjashëm