sk-learn学习

发布日期: 2025-07-20

更新日期: 2025-07-26

文章字数: 1k

阅读时长: 4 分

阅读次数:

System:
    python: 3.13.5 (main, Jun 11 2025, 15:36:57) [Clang 17.0.0 (clang-1700.0.13.3)]
executable: /Users/chenshang/Work/sklearn-env/bin/python
   machine: macOS-15.5-arm64-arm-64bit-Mach-O

Python dependencies:
      sklearn: 1.7.1
          pip: 25.1.1
   setuptools: None
        numpy: 2.3.1
        scipy: 1.16.0
       Cython: None
       pandas: None
   matplotlib: None
       joblib: 1.5.1
threadpoolctl: 3.6.0

Built with OpenMP: True

threadpoolctl info:
       user_api: openmp
   internal_api: openmp
    num_threads: 11
         prefix: libomp
       filepath: /Users/chenshang/Work/sklearn-env/lib/python3.13/site-packages/sklearn/.dylibs/libomp.dylib
        version: None

怎么解读上面的

上面的输出是sklearn.show_versions()函数返回的详细环境信息，主要用于排查scikit-learn（简称sklearn）运行时的依赖问题、系统兼容性等，可从以下几个部分解读：

一、System（系统与Python基础信息）

这部分展示当前运行环境的基础配置，核心信息包括：

python: 3.13.5（主版本号），括号内是编译信息（Clang编译器版本、编译时间等），说明当前使用的Python版本较新（截至2025年）。
executable: Python解释器的具体路径（/Users/chenshang/Work/sklearn-env/bin/python），从路径中的sklearn-env可推测这是一个专门为sklearn创建的虚拟环境（符合最佳实践，避免依赖冲突）。
machine: 系统信息（macOS-15.5-arm64-arm-64bit-Mach-O），说明运行在苹果的macOS系统（版本15.5），且是基于ARM架构的64位芯片（如M系列芯片）。

二、Python dependencies（Python依赖库版本）

这部分列出了与sklearn相关的核心依赖库版本，是排查兼容性问题的关键：

sklearn: 1.7.1: scikit-learn自身的版本，1.7.x属于较新的稳定版。
pip: 25.1.1: 包管理工具pip的版本，用于安装/管理库。
setuptools: None: 未安装setuptools（或未在当前环境中），但通常不影响sklearn基础功能。
numpy: 2.3.1: 科学计算基础库，sklearn的核心依赖（很多算法依赖numpy的数组运算），版本2.3.x是较新的稳定版。
scipy: 1.16.0: 科学计算扩展库（如线性代数、统计函数），sklearn的高级算法（如SVM、聚类）依赖它。
Cython: None: 未安装Cython（用于将Python代码编译为C扩展的工具），但sklearn已预编译，因此不影响使用（仅开发sklearn时需要）。
pandas: None / matplotlib: None: 未安装pandas（数据处理）和matplotlib（可视化），说明当前环境可能仅用于sklearn的算法训练，不涉及数据清洗或结果可视化。
joblib: 1.5.1: 用于并行计算和模型序列化（如joblib.dump保存模型），sklearn的并行化功能依赖它。
threadpoolctl: 3.6.0: 用于控制多线程（如OpenMP的线程数），sklearn的许多算法（如随机森林、线性回归）通过它实现并行加速。