pycaret历史版本大全_如何选择合适版本

为什么需要了解PyCaret历史版本？

PyCaret 每一次迭代都伴随算法更新、依赖升级、接口调整。若不了解版本差异，极易出现“本地跑通、线上报错”的窘境。自问：我是否必须追新？答：不一定。生产环境更看重稳定性与可复现性，而非最新特性。

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PyCaret 1.x 时代：从 1.0.0 到 1.0.3

• 发布时间：2020 年 4 月—2020 年 8 月
• 核心亮点：首次把 AutoML 封装成“一行代码”体验，支持分类、回归两大任务。
• 依赖限制：锁定 scikit-learn 0.22，不支持 Python 3.8+。
• 常见坑：Windows 用户安装 lightgbm 需手动编译，容易失败。

自问：老项目仍在 1.0.2，升级会崩吗？答：只要冻结 requirements.txt 中的 scikit-learn==0.22 即可安全运行。

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PyCaret 2.x 时代：2.0.0—2.3.10 的演进

2.0.0 的里程碑

• 引入 预处理管道对象，可直接导出为 sklearn Pipeline。
• 新增异常检测模块，填补 1.x 空白。

2.1.x 的优化

• 支持 GPU 加速（XGBoost、LightGBM）。
• 修复 2.0 中 blend_models 权重异常的 bug。

2.2.x 的接口调整

• setup() 参数 silent=True 改为 verbose=False，老脚本需批量替换。
• 新增 custom metric 注册方式，评估更灵活。

2.3.x 的尾声

• 兼容 Python 3.9，但 scikit-learn 上限仍为 0.24.2。
• 最后一次支持 官方 Python 3.6。

自问：2.3.10 值得长期持有吗？答：若项目锁定 Python 3.7—3.9，且需要 GPU，2.3.10 是黄金稳定版。

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PyCaret 3.x 时代：3.0.0—3.3.0 的新纪元

3.0.0 的颠覆

• 全面拥抱 scikit-learn 1.x，接口风格更贴近 sklearn。
• 引入 实验日志，自动记录 MLflow 参数与指标。
• 不再支持 Python 3.6，更低要求 3.8。

3.1.x 的功能补完

• 新增 时间序列模块，支持多步预测。
• 优化 并行调参，joblib 后端切换为 loky。

3.2.x 的微调

• 修复 CatBoost 类别特征自动识别失败的问题。
• 引入 fairlearn 公平性评估指标。

3.3.x 的当下

• 支持 Python 3.11，兼容 M1/M2 芯片。
• 新增 optuna 调参后端，速度提升 30%。

自问：3.3.0 能否直接上生产？答：已在多家企业 PoC 验证，回归与分类任务稳定，但时间序列模块仍处活跃迭代，建议灰度发布。

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版本选择决策树：如何快速锁定合适版本？

Python 版本
├─ 3.6 → 选 2.3.10
├─ 3.7—3.9
│  ├─ 需要 GPU → 2.3.10
│  └─ 不需要 GPU → 3.3.0
└─ 3.10—3.11 → 3.3.0

自问：团队对 sklearn 1.x 不熟怎么办？答：可先在 2.3.10 完成原型，再分阶段迁移到 3.x，利用官方迁移脚本减少改动。

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迁移实战：从 2.3.10 到 3.3.0 的踩坑清单

1. setup() 返回值变化
   2.x 返回 tuple，3.x 返回 Experiment 对象，需改写后续调用。
2. compare_models() 默认排序指标
   3.x 默认使用 优化目标，而非固定 Accuracy，脚本需显式指定 sort='Accuracy'。
3. 模型保存格式
   3.x 默认 pickle 协议 5，Python 3.7 以下无法加载，需降级协议：
   save_model(model, 'model.pkl', pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

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常见疑问速查表

• Q：pip install pycaret 会装哪个版本？
  A：截至 2024-06，默认拉取 3.3.0。
• Q：如何强制安装 2.3.10？
  A：pip install "pycaret[full]==2.3.10"，并提前锁定 scikit-learn==0.24.2。
• Q：Docker 镜像选哪个？
  A：官方提供 pycaret/pycaret:2.3.10-py39 与 pycaret/pycaret:3.3.0-py311，按 Python 版本对号入座。

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未来展望：4.0 路线图抢先看

官方 RFC 透露，4.0 将引入分布式 AutoML，支持 Ray 与 Dask 双后端；同时计划把预处理管道拆分为独立包，方便与 sklearn 原生生态深度整合。自问：现在学 3.x 会不会过时？答：4.0 预计 2025 年发布，且保持向后兼容，3.x 技能依旧保值。