Машинное обучение Python Ошибки трассировки

Question

Я пытаюсь научиться машинному обучению в Python, я запускаю свой код, чтобы попытаться получить набор данных. Я следую за учебником. Это мой код на данный момент. Это мое первое знакомство с Pandas, поэтому я, возможно, не лучший в этом вопросе, но я всегда ищу что-то новое.

# Machine Learning
# Tutorial By machinelearningmastery.com

# Modules

from pandas import read_csv
from pandas.plotting import scatter_matrix
from matplotlib import pyplot
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.svm import SVC

# Load dataset
url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv"
names = ['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length', 'petal-width', 'class']
dataset = read_csv(url, names=names)


# shape
print(dataset.shape)


# head
print(dataset.head(20))

Код выше снова в учебнике.

Это ошибки в терминале. Я использую python 3.8.2 и Iterm в качестве терминала.

Traceback (most recent call last):
  File "machinelearning.py", line 25, in <module>
    dataset = read_csv(url, names=names)
  File "/Users/tylercritchlow/python-virtual-environments/env/lib/python3.8/site-packages/pandas/io/parsers.py", line 676, in parser_f
    return _read(filepath_or_buffer, kwds)
  File "/Users/tylercritchlow/python-virtual-environments/env/lib/python3.8/site-packages/pandas/io/parsers.py", line 430, in _read
    fp_or_buf, _, compression, should_close = get_filepath_or_buffer(
  File "/Users/tylercritchlow/python-virtual-environments/env/lib/python3.8/site-packages/pandas/io/common.py", line 172, in get_filepath_or_buffer
    req = urlopen(filepath_or_buffer)
  File "/Users/tylercritchlow/python-virtual-environments/env/lib/python3.8/site-packages/pandas/io/common.py", line 141, in urlopen
    return urllib.request.urlopen(*args, **kwargs)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/urllib/request.py", line 222, in urlopen
    return opener.open(url, data, timeout)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/urllib/request.py", line 525, in open
    response = self._open(req, data)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/urllib/request.py", line 542, in _open
    result = self._call_chain(self.handle_open, protocol, protocol +
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/urllib/request.py", line 502, in _call_chain
    result = func(*args)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/urllib/request.py", line 1362, in https_open
    return self.do_open(http.client.HTTPSConnection, req,
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/urllib/request.py", line 1322, in do_open
    raise URLError(err)
urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1108)>

Я запускаю код в виртуальной среде. Это версии моих модулей.

Python: 3.8.2 (v3.8.2: 7b3ab5921f, 24 февраля 2020, 17:52:18) [Clang 6.0 (clang-600.0.57)] scipy : 1.4.1 numpy: 1.18.3 matplotlib: 3.2.1 pandas: 1.0.3

Answer 1

При попытке получить данные по этому URL-адресу произошла ошибка сертификата SSL.

Код, указанный под комментарием #load dataset, является причиной проблемы. Чтобы продолжить обучение, вы можете получить набор данных радужной оболочки следующим образом.

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

#load dataset
dataset = load_iris()
dataset = pd.DataFrame(dataset['data'],columns=['sepal length','sepal width','petal Length','petal width'])
dataset['Species']=dataset['target']

# shape
print(dataset.shape)

# head
print(dataset.head(20))