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我正在尝试将pycaret包上传到 anaconda，从而可以使用conda install pycaret. 这是第 21 期，我正在努力。

因此，我按照使用 conda 骨架构建 conda 包中的这些步骤，并通过运行创建meta.yaml文件（问题末尾的内容）conda skeleton pypi pycaret。

之后，当我运行时conda-build pycaret，它会抛出依赖项错误。见下图。

在此处输入图像描述

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也许是因为这些包还没有在 conda 中。我安装了它们，pip它们已经在我的 conda 基础环境中。

还要注意这个“平台 win-64 无法满足的依赖关系”。是否有意义？我正在使用 Windows 10 64 位。

这是meta.yaml内容，由conda skeleton

{% set name = "pycaret" %}
{% set version = "2.0" %}

package:
  name: "{{ name|lower }}"
  version: "{{ version }}"

source:
  url: "https://pypi.io/packages/source/{{ name[0] }}/{{ name }}/{{ name }}-{{ version }}.tar.gz"
  sha256: 5db9060f9d8ba53dbfb558b41de822c5b4175223c05a3a2c3c41c71346510694

build:
  number: 0
  script: "{{ PYTHON }} -m pip install . -vv"

requirements:
  host:
    - catboost
    - cufflinks >=0.17.0
    - datefinder >=0.7.0
    - datetime >=4.3
    - gensim
    - imbalanced-learn
    - ipython
    - ipywidgets
    - joblib
    - kmodes >=0.10.1
    - lightgbm >=2.3.1
    - matplotlib
    - mlflow
    - mlxtend
    - nltk
    - numpy >=1.17
    - pandas
    - pandas-profiling >=2.3.0
    - pip
    - plotly >=4.4.1
    - pyldavis
    - pyod
    - python
    - scikit-learn >=0.23
    - seaborn
    - spacy
    - textblob
    - umap-learn
    - wordcloud
    - xgboost >=0.90
    - yellowbrick >=1.0.1
  run:
    - catboost
    - cufflinks >=0.17.0
    - datefinder >=0.7.0
    - datetime >=4.3
    - gensim
    - imbalanced-learn
    - ipython
    - ipywidgets
    - joblib
    - kmodes >=0.10.1
    - lightgbm >=2.3.1
    - matplotlib
    - mlflow
    - mlxtend
    - nltk
    - numpy >=1.17
    - pandas
    - pandas-profiling >=2.3.0
    - plotly >=4.4.1
    - pyldavis
    - pyod
    - python
    - scikit-learn >=0.23
    - seaborn
    - spacy
    - textblob
    - umap-learn
    - wordcloud
    - xgboost >=0.90
    - yellowbrick >=1.0.1

test:
  imports:
    - pycaret

about:
  home: "https://github.com/pycaret/pycaret"
  license: MIT
  license_family: MIT
  license_file: 
  summary: "PyCaret - An open source, low-code machine learning library in Python."
  doc_url: 
  dev_url: 

extra:
  recipe-maintainers:
    - your-github-id-here

有什么建议么？这是我第一次将包上传到 conda。

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