[FAQ] HW5 (2026): Why does uv.lock show scikit-learn 1.9.1 instead of 1.7.2?

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Valutazione

Difficoltà
1/5
Tempo stimato
Meno di un'ora
Idoneità per principianti
85/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python, scikit-learn
Ambito
documentation

Direzione di ricerca

La risposta delle FAQ menziona cohorts/2026/homework/05-deployment/pyproject.toml e uv.lock; inizia controllando la versione bloccata di scikit-learn in questi file. Il lavoro è completo quando le FAQ spiegano chiaramente perché il file di lock nella directory radice può essere diverso e come sincronizzare e ispezionare l’ambiente di Homework 5.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Course

machine-learning-zoomcamp

Question

When answering Question 2 of Homework 5 (2026), why does my uv.lock show scikit-learn == 1.9.1 (or unconstrained dependencies) instead of matching 1.7.2 from the homework options?

Answer

This issue occurs when maintaining a single repository for all ML Zoomcamp assignments and inadvertently inspecting the root pyproject.toml or uv.lock created during Homeworks 1–4, rather than the isolated environment for Module 5.

Homework 5 is designed to be completely self-contained with its own locked dependencies and pinned environment located in cohorts/2026/homework/05-deployment/ (or your local 05-deployment/ directory).

Solution
  1. Navigate directly into the Homework 5 deployment directory:
cd cohorts/2026/homework/05-deployment
  1. Sync the locked environment:
uv sync --locked
  1. Inspect the configuration files inside that directory:
  • In 05-deployment/pyproject.toml:
dependencies = [
    "fastapi==0.119.1",
    "numpy==2.3.3",
    "scikit-learn==1.7.2",
    "uvicorn==0.38.0",
]
  • In 05-deployment/uv.lock:
name = "scikit-learn"
version = "1.7.2"

Ensure your terminal working directory and text editor are scoped to 05-deployment/ when running commands or verifying locked packages for this homework.

Checklist
  • I have searched existing FAQs and this question is not already answered
  • The answer provides accurate, helpful information
  • I have included any relevant code examples or links
Lingua principale
Python
Stelle
8
Fork
20
Merge medio
7g 9h
PR unite (30g)
8

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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