我导入了fetch_mldata从sklearn.datasets导入fetch_mldata并称为：
dataset = fetch_mldata('MNIST original')
但我得到的是：
> Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in
> <module> File
> "C:UsersJacobDevelopmentAnacondalibsite-packagesspyderlibwidgetsexternalshellsitecustomize.py",
> line 540, in runfile
> execfile(filename, namespace) File "C:/Users/Jacob/Documents/Dropbox/Technion/Semester 8/Machine
> learning/Demo3/Demo3.py", line 75, in <module>
> dataset = fetch_mldata('MNIST original') File "C:UsersJacobDevelopmentAnacondalibsite-packagessklearndatasetsmldata.py",
> line 158, in fetch_mldata
> matlab_dict = io.loadmat(matlab_file, struct_as_record=True) File
> "C:UsersJacobDevelopmentAnacondalibsite-packagesscipyiomatlabmio.py",
> line 126, in loadmat
> matfile_dict = MR.get_variables(variable_names) File "C:UsersJacobDevelopmentAnacondalibsite-packagesscipyiomatlabmio5.py",
> line 288, in get_variables
> res = self.read_var_array(hdr, process) File "C:UsersJacobDevelopmentAnacondalibsite-packagesscipyiomatlabmio5.py",
> line 248, in read_var_array
> return self._matrix_reader.array_from_header(header, process) File "mio5_utils.pyx", line 616, in
> scipy.io.matlab.mio5_utils.VarReader5.array_from_header
> (scipyiomatlabmio5_utils.c:5903) File "mio5_utils.pyx", line 645,
> in scipy.io.matlab.mio5_utils.VarReader5.array_from_header
> (scipyiomatlabmio5_utils.c:5332) File "mio5_utils.pyx", line 713,
> in scipy.io.matlab.mio5_utils.VarReader5.read_real_complex
> (scipyiomatlabmio5_utils.c:6323) File "mio5_utils.pyx", line 417,
> in scipy.io.matlab.mio5_utils.VarReader5.read_numeric
> (scipyiomatlabmio5_utils.c:3873) File "mio5_utils.pyx", line 353,
> in scipy.io.matlab.mio5_utils.VarReader5.read_element
> (scipyiomatlabmio5_utils.c:3595) File "streams.pyx", line 324, in
> scipy.io.matlab.streams.FileStream.read_string
> (scipyiomatlabstreams.c:4343) IOError: could not read bytes
我试着下载sklearn的新版本，但没有帮助。我对这个问题又发了一条帖子，但那里提供的解决方案对我没有帮助。如何在sklearn中使用datasets.fetch_mldata（）？
有什么想法吗？
供您/他人参考，我收到了几乎相同的错误（Ubuntu），包括"IOError:无法读取字节"错误。
我刚刚在发布了一个解决方案
如何在sklearn中使用datasets.fetch_mldata（）？
简短回答-使用以下内容：
from sklearn.datasets.mldata import fetch_mldata
data = fetch_mldata('mnist-original')
dataset = fetch_mldata('mnist-original', data_home='***')
将***（保留引号）替换为您的首选位置（数据目录）。
在我的案例中，根本原因是mnist-original.mat文件损坏。该文件已损坏，因为我在文件完全下载之前终止了Python。这在C:userTaimiscikit_learn_datamldata处留下了部分下载的mnist-original.mat。
上面的解决方案对我有效，因为它只是在一个新的位置获取了一个新副本。更直接的解决方案是找到损坏的mnist-original.mat文件，将其删除，然后尝试再次运行代码。运行代码将再次下载mnist-original.mat。完整的mnist-original.mat大小为54,142 KB，因此如果连接速度较慢，fetch_mldata()将需要几分钟才能完成。