Python 3.x Pycaret.regression.compare_模型：既不返回也不显示评估表

pycaret是一个非常紧凑的工具，用于比较我希望用于模型选择的模型。不幸的是，compare_模型的方法并没有显示您在任何地方都能看到的典型情况。我在PyCharm中使用pycaret，而不是Jupyter笔记本，这似乎是典型的方法。我确实得到了最好的模型作为返回值，但我的目标是概览表。参数

silent

是否设置为

True

或

False

appart与要求确认派生的数据类型是否正确似乎没有什么区别

多谢各位

系统： Python 3.6 pycaret 2.3 CentOS 7 PyCharm 2020.1社区版

我的代码：

    regression.setup(data=ml_df,
                     target='occupation',
                     n_jobs=6,
                     categorical_features=['cluster', 'vacation', 'long_weekend', 'month', 'hour', 'weekday'],
                     numeric_features=['temperature', 'precipitation'],
                     silent=False
                     )
    best_regression_models = regression.compare_models()

    categorisation = [
        [-0.1, 'empty'],
        [0.01, 'partial'],
        [0.99, 'full']
    ]
    ml_df['occupation'] = modelling_utils.convert_number_to_categorical(ml_df['occupation'], categorisation)
    classification.setup(data=ml_df,
                         target='occupation',
                         n_jobs=6,
                         categorical_features=['cluster', 'vacation', 'long_weekend', 'month', 'hour', 'weekday'],
                         numeric_features=['temperature', 'precipitation'],
                         fix_imbalance=True,
                         silent=False)
    best_classification_models = classification.compare_models()

完整的输出有点冗长和节省

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编辑：代码在Jupyter笔记本中按预期工作

从终端/命令行运行PyCaret与从Jupyter笔记本运行有不同的行为。在本例中，如果要显示比较输出表，请在compare_models（）函数调用后添加以下两行：

..
best_regression_models = regression.compare_models()


regression_results = pull()
print(regression_results)

pull（）函数还将与其他训练函数（如create_model（））一起返回最后的分数网格。目前，此功能仅适用于回归和分类模块

参考：