Google Colab中PyCaret报Estimator xgboost not available问题排查

• PyCaret 2.3.10 版本对XGBoost存在严格的版本兼容约束，直接执行pip install xgboost默认拉取的是2.0及以上的最新版XGBoost，和PyCaret 2.3.10内部的模型适配层、接口校验逻辑不匹配。PyCaret首次导入时会检测所有可用估算器，不符合版本要求的依赖会被直接从可用模型列表中剔除，最终抛出"Estimator xgboost not available"错误。
• 安装顺序不当会放大该问题：先安装PyCaret再单独安装未指定版本的XGBoost，会覆盖PyCaret安装过程中拉取的适配版依赖，且PyCaret不会在运行中二次检测依赖版本，版本不匹配的依赖不会被识别。
• 安装时使用--use-deprecated=legacy-resolver参数会关闭跨包版本依赖校验，旧版解析器不会提示新装的XGBoost和PyCaret存在版本冲突，会直接安装不兼容的版本组合。

• 第一步：卸载当前环境中不兼容的XGBoost版本，执行命令：

pip uninstall -y xgboost

• 第二步：安装PyCaret 2.3.10适配的XGBoost版本，该版本最高兼容XGBoost 1.5.1，执行命令：

pip install xgboost==1.5.1

• 第三步：重启当前Python运行内核，Jupyter/Colab环境直接点击重启内核按钮，本地脚本环境关闭当前解释器后重新启动，清空PyCaret首次导入时缓存的可用模型列表，避免旧缓存导致识别失败。
• 第四步：重启后重新导入PyCaret对应的分类/回归模块，可先执行models()命令查看可用模型清单，确认列表中存在xgboost条目后，再执行create_model('xgboost')即可正常创建模型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者the real deal