python - Scikit-learn 拟合后不显示进度

Question

我遇到了 scikit-learn 1.0.2 版的问题：

model = OneVsRestClassifier(RandomForestClassifier())

parameters = {'estimator__n_estimators': [50, 100, 200],
              'estimator__criterion': ['gini', 'entropy'], 
              'estimator__max_depth': range(10, 25), 
              'estimator__min_samples_split': [2, 5, 8], 
              'estimator__max_features': ['sqrt'], 
              'estimator__min_samples_leaf': [1, 2, 5, 8],
              'estimator__class_weight': ['balanced']}

model_tunning = GridSearchCV(model, 
                             param_grid=parameters,
                             scoring='precision_micro',
                             n_jobs = 8, 
                             verbose = 10)

model_tunning.fit(X_train, y_train)

由于某种原因，经过大量时间后没有任何进展。与 0.20.3 版本相比，它显示出更多的拟合度。我还用 shift+tab 检查了语法，看看是否有区别。

我还将 numpy 更新到 1.21.1 并模拟到 4.0.3。我还需要其他版本的不同软件包吗？