lightgbm和sklearn之间的神秘互动

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]

这不是我的预期。在第一行注释掉import lightgbm会产生所需的结果：

[ 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。我也卸载了lightgbm并从源代码构建它，但这似乎没有什么区别。我无法在ubuntu上复制这个。

更新：我完全卸载了anaconda和自制程序，只用homebrew + pip来管理所有内容。看起来错误消失了。但我仍然很好奇，如果这适用于Mac + anaconda上的任何人，因为我更喜欢使用anaconda。