Scikit-learn 1.2.0在VS Code中代码分析及运行极慢问题求助

已排查排除以下因素：

• 扩展干扰（仅保留Pylance和Python官方扩展）
• Python版本差异（测试了3.10.7与3.10.9）
• VS Code及相关扩展版本问题
• 运行环境差异（Linux及其他设备）

最终发现仅在使用scikit-learn时出现异常：输入metrics.触发代码补全时，Pylance语言服务器需要约6秒才能完成检查分析，metrics模块加载耗时过长，严重影响开发体验。

测试代码如下：

from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as plt

y_true = ["cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"]
y_pred = ["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat"]


conf_matrix = metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["ant", "bird", "cat"])

conf_display = metrics.ConfusionMatrixDisplay(conf_matrix, display_labels=["ant", "bird", "cat"])

accuracy = metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True)

print(accuracy)

conf_display.plot()

plt.show()

想咨询：是否因为scikit-learn模块结构复杂，导致语言服务器读取源码耗时过久？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HeuristicPointer