depuis sklearn.datasets import fetch_mldata-> fetch_openml

Contexte

Un événement qui s'est produit lorsque j'essayais de regrouper avec t-SNE et que je pêchais divers exemples de codes Je codais en référence à cela

• https://towardsdatascience.com/visualising-high-dimensional-datasets-using-pca-and-t-sne-in-python-8ef87e7915b

Lieu de l'événement

Partie 1

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl.toolkits.mplot3d import Axes3D
import seaborn as sns
from __future__ import print_function
from sklearn.datasets import fetch_openml # <-ici
from sklearn.decompositon import PCA
from sklearn.manifold import TSNE

%matplotlib inline

Partie 2

mnist = fetch_mldata("MNIST original") # <-ici
X = mnist.data / 255.0
y = mnist.target
print(X.shape, y.shape)

Code de correction

Partie 1

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl.toolkits.mplot3d import Axes3D
import seaborn as sns
from __future__ import print_function
from sklearn.datasets import fetch_openml # <-ici
from sklearn.decompositon import PCA
from sklearn.manifold import TSNE

%matplotlib inline

Partie 2

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1,) # <-ici
X = mnist.data / 255.0
y = mnist.target

print(X.shape, y.shape)

Cause

Il semble que la cause soit que https://openml.org, qui est la destination de référence de fetch_mldata, est en panne.

référence

• https://github.com/ageron/handson-ml/issues/529
• https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/8588#issuecomment-292634781
• https://github.com/YutaroOgawa/Deep-Reinforcement-Learning-Book/issues/4 C'est japonais