此问题类似于here和here提出的问题。不幸的是，在我的情况下，建议的解决方案并没有解决问题。
我需要使用MNIST数据集但我无法获取它，即使我指定了scikit_learn_data/mldata/文件夹的地址（见下文）。我该如何解决这个问题？
如果有帮助，我会使用Anaconda。
代码：
from sklearn.datasets.mldata import fetch_mldata
dataset = fetch_mldata('mnist-original', data_home='/Users/michelangelo/scikit_learn_data/mldata/')
mnist = fetch_mldata('MNIST original')
错误：
---------------------------------------------------------------------------
IOError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-dc4d45bc928e> in <module>()
----> 1 mnist = fetch_mldata('MNIST original')
/Users/michelangelo/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/sklearn/datasets/mldata.pyc in fetch_mldata(dataname, target_name, data_name, transpose_data, data_home)
168 # load dataset matlab file
169 with open(filename, 'rb') as matlab_file:
--> 170 matlab_dict = io.loadmat(matlab_file, struct_as_record=True)
171
172 # -- extract data from matlab_dict
/Users/michelangelo/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/io/matlab/mio.pyc in loadmat(file_name, mdict, appendmat, **kwargs)
134 variable_names = kwargs.pop('variable_names', None)
135 MR = mat_reader_factory(file_name, appendmat, **kwargs)
--> 136 matfile_dict = MR.get_variables(variable_names)
137 if mdict is not None:
138 mdict.update(matfile_dict)
/Users/michelangelo/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/io/matlab/mio5.pyc in get_variables(self, variable_names)
290 continue
291 try:
--> 292 res = self.read_var_array(hdr, process)
293 except MatReadError as err:
294 warnings.warn(
/Users/michelangelo/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/io/matlab/mio5.pyc in read_var_array(self, header, process)
250 `process`.
251 '''
--> 252 return self._matrix_reader.array_from_header(header, process)
253
254 def get_variables(self, variable_names=None):
mio5_utils.pyx in scipy.io.matlab.mio5_utils.VarReader5.array_from_header()
mio5_utils.pyx in scipy.io.matlab.mio5_utils.VarReader5.array_from_header()
mio5_utils.pyx in scipy.io.matlab.mio5_utils.VarReader5.read_real_complex()
mio5_utils.pyx in scipy.io.matlab.mio5_utils.VarReader5.read_numeric()
mio5_utils.pyx in scipy.io.matlab.mio5_utils.VarReader5.read_element()
streams.pyx in scipy.io.matlab.streams.FileStream.read_string()
IOError: could not read bytes
答案 0 :(得分：3)
我只是遇到了同样的问题，所以花了一些时间才找到问题。一个原因是，首次下载期间数据可能会损坏。删除缓存的数据。找到scikit数据主目录，如下所示：
from sklearn.datasets.base import get_data_home
print (get_data_home())
清理目录并重新下载数据集。这个解决方案对我有用。 以供参考： https://github.com/ageron/handson-ml/issues/143
答案 1 :(得分：3)
不幸的是，在最新版本的sklearn中，fetch_mldata（）已替换为fetch_openml（）。
因此，不要使用：
from sklearn.datasets import fetch_mldata()
mnist = fetch_mldata('MNIST original')
您必须使用：
from sklearn.datasets import fetch_openml()
mnist = fetch_openml('mnist_784')
x = mnist.data
y = mnist.target
x的形状将为=（70000,784）
y的形状将为=（70000，）
答案 2 :(得分：2)
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
答案 3 :(得分：2)
只需使用这两行：
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, cache=True)
答案 4 :(得分：1)
而不是：
from sklearn.datasets.mldata import fetch_mldata
使用：
from sklearn.datasets import fetch_mldata
然后：
mnist = fetch_mldata('MNIST original')
X = mnist.data.astype('float64')
y = mnist.target
请看这个例子：
答案 5 :(得分：1)
对于遇到相同问题的人：这是一个连接问题。如果您收到类似错误，请检查您是否拥有@ vivek-kumar建议的整个mnist-original.mat文件。当前文件大小：55.4 MB。
答案 6 :(得分：1)
此处的问题的快速更新：
mldata.org似乎仍然崩溃。然后scikit-learn将删除fetch_mldata。
目前的解决方案： 由于使用上述各行将在data_home的位置创建一个空文件夹，因此请在此处找到数据副本：https://github.com/amplab/datascience-sp14/blob/master/lab7/mldata/mnist-original.mat并下载。然后将其放置为〜/ sklearn_data / mldata /，它为空。
对我有用。
答案 7 :(得分：-1)
尝试一下，这将起作用。
from sklearn.datasets import fetch_mldata
mnist = fetch_mldata('MNIST original')