Scikit learn scikit学习中的Nu_SVR没有详细说明

我在scikit学习中使用SVM，需要详细了解我的模型在训练时的表现。 但我无法在SVM中获得详细信息，我一直得到以下输出：*

 begin training ....
 [LibSVM]

这是我写的代码：

print("begin training ....")
svm = NuSVR(kernel="rbf",C=20, nu=0.9,verbose=True)
svm.fit(trX,trY)
print(".... training ended")

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那么，为什么我得到的是[LibSVM]，而不是冗长？我应该怎么做才能得到详细的信息呢？

您可能正在Jupyter笔记本电脑或其他重定向标准输出（stdout）流的环境中使用它

verbose=True时，它将尝试从stdout获取这些消息，但如果某些笔记本环境挡住了它的去路，那么这不一定有效

在普通Python控制台（或与pythonanywhere.com一样正常）中测试相同的代码会生成详细的消息：

*
optimization finished, #iter = 260
epsilon = -0.000005
obj = -255.403240, rho = -1.521151
nSV = 30, nBSV = 12
[LibSVM]NuSVR(C=20, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
   max_iter=-1, nu=0.9, shrinking=True, tol=0.001, verbose=True)

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LibSVM不是很冗长：除非迭代出现问题，否则它不会在整个迭代过程中提供逐步消息

libsvm是内部使用的优化器。阅读文档，其中给出了一些关于此功能的警告（尽管它可能适用于这个简单的案例）。感谢您的回答，事实上是的，我正在使用jupyter笔记本，而且由于SVR的详细信息仅在培训结束时显示，这对我没有多大帮助，因此感谢您的回答。