ValueError：min_faces_per_person = 70があまりにも制限的です

Question

私は練習しています正体のscikit-learnウェブサイトにある固有顔とSVMを使用した顔認識の例。 ？私のPythonのバージョンがあり、なぜ私は理解していない

Traceback (most recent call last): 
    File "D:\神经网络与深度学习\麦子学院-深度学习\(Part One)深度学习基础\代码与素材 
\代码与素材(1)\03SVM\plot_face_recognition.py", line 54, in <module> 
    lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4) 
    File "D:\Program Files\Python36\lib\site-packages\sklearn\datasets\lfw.py", line 335, in fetch_lfw_people 
    min_faces_per_person=min_faces_per_person, color=color, slice_=slice_) 
    File "D:\Program Files\Python36\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\memory.py", line 562, in __call__ 
    return self._cached_call(args, kwargs)[0] 
    File "D:\Program Files\Python36\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\memory.py", line 510, in _cached_call 
    out, metadata = self.call(*args, **kwargs) 
    File "D:\Program Files\Python36\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\memory.py", line 744, in call 
    output = self.func(*args, **kwargs) 
    File "D:\Program Files\Python36\lib\site-packages\sklearn\datasets\lfw.py", line 231, in _fetch_lfw_people 
    min_faces_per_person) 
ValueError: min_faces_per_person=70 is too restrictive 

：

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/applications/plot_face_recognition.html#sphx-glr-auto-examples-applications-plot-face-recognition-py

しかし、私は、ここで実行します。

from __future__ import print_function 

from time import time 
import logging 
import matplotlib.pyplot as plt 

from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.model_selection import GridSearchCV 
from sklearn.datasets import fetch_lfw_people 
from sklearn.metrics import classification_report 
from sklearn.metrics import confusion_matrix 
from sklearn.decomposition import PCA 
from sklearn.svm import SVC 


print(__doc__) 

# Display progress logs on stdout 
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(message)s') 


# ############################################################################# 
# Download the data, if not already on disk and load it as numpy arrays 

lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4) 

しかし、私は私に語ったエラーを取得しています3.6.2、scikit-learnバージョンはv0.19.0

Answer 1

私もこの例外に遭遇しました。私はあなたがこのpythonプログラムを実行したためかもしれませんが、データを実行してダウンロードすると、あなたはそれを破り、ディレクトリが作成されています。

私はによってメイデンのdir.Itsを削除route:~/scikit_learn_data/lfw_home.

これを解決lfw_funneled dirとLFW-funneled.tgzを削除し、再度プログラムを実行し、データが再度ダウンロードされます。