问题：导入决策树tree包时报错如下
原因分析：
sklearn版本低于0.21导致报错（v0.19.0）
如何升级jupyter notebook中的sklearn版本？
!pip install –upgrade scikit-learn 直接命令行在jupyter升级，看不见进度，耗时极久
!pip install –upgrade scikit-learn -vvv 试图打印安装进度，未生效
确定通过conda环境进行升级
如下输出表示jupyter运行在conda默认base环境
conda中显示从未安装过sklearn
是因为conda 和 pip是不同的包管理工具
pip install –upgrade scikit-learn -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 通过阿里云镜像源安装，速度很快
restart kernel验证sklearn的版本是否已更新
再次查看sklearn版本，还是0.19，未生效！！！
通过管理员角色，进入annaconda prompt执行如下命令后还是失效
根本原因分析：
笔记本电脑安装了annaconda 和 miniannaconda ，Jupyter连接的是annaconda而非miniannaconda。所以应该在annaconda 的prompt中重装sklearn
在annaconda中执行重装sklearn相关命令时，显示python版本过旧！
创建一个新的conda环境！
# 在Anaconda Prompt中执行
# 1. 创建一个名为 ai_study 的新环境，并直接安装Python 3.9和最新稳定版的scikit-learn
conda create -n ai_study python=3.9 scikit-learn jupyter numpy pandas matplotlib -y
# 2. 激活这个新环境
conda activate ai_study
# 3. 从这个新环境启动Jupyter Notebook
jupyter notebook笔记本电脑性能太差了！这样链接的jupyter有太多其他文件
能否直接升级base中的python版本？！
so ! 去阿里云买个云服务器专门做ai学习吧
阿里云的linux界面加资源监控了，真tm漂亮！
linux环境安装 annaconda 的命令行
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
You can undo this by running `conda init --reverse $SHELL`? [yes|no] 选yes 是否将init配置加载到环境变量中
source ~/.bashrc 进入base conda环境
conda --version
创建并激活虚拟环境（命名为 ai，Python 3.9）：
conda create -n ai python=3.9 -y
conda activate ai
安装AI核心框架（以PyTorch为例）：
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
安装其他科学计算包
conda install jupyter numpy pandas matplotlib scikit-learn seaborn -y
配置Jupyter Notebook
jupyter notebook --generate-config
配置jupyter的密码
jupyter notebook password
创建启动脚本（让Jupyter在后台运行）：
cd ~
vim start_jupyter.sh
#!/bin/bash
source ~/anaconda3/bin/activate ai
jupyter notebook --ip='0.0.0.0' --port=8888 --no-browser --notebook-dir='/root' --allow-root
启动jupyter
~/start_jupyter.sh
在阿里云部署的annaconda环境，再次导入决策树包，不再报错！
界面真漂亮啊！
