介绍

在程序开发过程中，我们有时需要使用一些标准数据集来对我们的算法进行测试。Scikit-learn（sklearn）是一个流行的Python机器学习库，其中包含了许多常用的数据集。fetch_mldata是Scikit-learn中的一个很常用的函数，可以方便地下载和加载许多常用的数据集。但是，有时我们在导入该函数时会遇到错误。本文将介绍from sklearn.datasets import fetch_mldata错误的原因和解决方案。

错误信息

在导入fetch_mldata函数时，可能会遇到以下错误信息：

ImportError: cannot import name 'fetch_mldata'

错误原因

这个错误通常是因为Scikit-learn版本更新而导致的，因为从版本0.22.1开始，fetch_mldata函数已被弃用。

解决方案

要解决此问题，可以使用以下两种替代方法：

方案一

使用Scikit-learn中的fetch_openml函数来从OpenML上下载数据集。fetch_openml功能与fetch_mldata非常相似，但在更新的Scikit-learn版本中仍然可用。例如，要下载MNIST数据集，可以使用以下代码：

from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)

方案二

直接从网站上下载MNIST数据集，并使用NumPy来读取它。在此方法中，MNIST数据集以mat文件格式存储在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/上。可以使用以下代码以NumPy数组的形式读取MNIST数据集：

import numpy as np
import scipy.io as sio
mnist = sio.loadmat('http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.mat')

这个方法的优点是不需要安装任何第三方库，只需要使用Python的内置模块。但是，需要手动处理数据集文件，将其转换为NumPy数组。

结论

在本文中，我们简要介绍了from sklearn.datasets import fetch_mldata导入错误的原因和两种解决方案。使用第一种方法，我们可以使用Scikit-learn中的fetch_openml函数，而第二种方法则在不需要安装任何第三方库的情况下，可以直接从网站上下载MNIST数据集。