python-3.x - lightgbm 和 sklearn 之间的神秘交互

Question

在我的系统上导入 lightgbm 会以某种方式干扰 sklearn 的性能：

import lightgbm
import numpy as np
from sklearn import datasets, linear_model
diabetes = datasets.load_diabetes()
diabetes_X = diabetes.data[:, np.newaxis, 2]
diabetes_X_train = diabetes_X[:-20]
diabetes_y_train = diabetes.target[:-20]

for k in range(3):
    regr = linear_model.LinearRegression()
    regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train)
    print(str(regr.predict(diabetes_X_train)[0:1]))

结果是

[ 173.31236882]
[ 208.65797673]
[ 208.68957407]

这不是我所期望的。注释掉import lightgbm第一行的 会产生预期的结果：

[ 210.80457868]
[ 210.80457868]
[ 210.80457868]

这是在 macOS 10.12.6 上，最近安装了 Anaconda3 发行版，后跟pip install lightgbm. 我还卸载了 lightgbm 并从源代码构建它，但这似乎没有什么不同。我无法在 ubuntu 上复制它。

更新：我完全卸载了 anaconda 和 homebrew，然后只用 homebrew + pip 来管理一切。看起来错误消失了。但我仍然很好奇这是否适用于 Mac + anaconda 上的任何人，因为我更喜欢使用 anaconda。