Ошибка зависимостей пакетов во время загрузки conda-build

Question

Я пытаюсь загрузить пакет pycaret в anaconda, чтобы установить его с помощьюconda install pycaret. Это проблема 21, и я над ней работаю.

Итак, я выполнил эти шаги в Сборке пакетов conda с каркасом conda и создалmeta.yaml файл (содержимое в конце вопроса), запустив conda skeleton pypi pycaret.

Впоследствии, когда я бегу conda-build pycaret, это выдает мне ошибку зависимостей. См. Изображение ниже.

Может быть, потому что этих пакетов еще нет в conda. Я установил их сpip и они уже находятся в моей среде conda base enviromnent.

Также обратите внимание на "Неудовлетворительные зависимости для платформы win-64". Имеет ли это смысл? Я использую 64-разрядную версию Windows 10.

---

Вот содержимое meta.yaml, созданноеconda skeleton

{% set name = "pycaret" %}
{% set version = "2.0" %}

package:
  name: "{{ name|lower }}"
  version: "{{ version }}"

source:
  url: "https://pypi.io/packages/source/{{ name[0] }}/{{ name }}/{{ name }}-{{ version }}.tar.gz"
  sha256: 5db9060f9d8ba53dbfb558b41de822c5b4175223c05a3a2c3c41c71346510694

build:
  number: 0
  script: "{{ PYTHON }} -m pip install . -vv"

requirements:
  host:
    - catboost
    - cufflinks >=0.17.0
    - datefinder >=0.7.0
    - datetime >=4.3
    - gensim
    - imbalanced-learn
    - ipython
    - ipywidgets
    - joblib
    - kmodes >=0.10.1
    - lightgbm >=2.3.1
    - matplotlib
    - mlflow
    - mlxtend
    - nltk
    - numpy >=1.17
    - pandas
    - pandas-profiling >=2.3.0
    - pip
    - plotly >=4.4.1
    - pyldavis
    - pyod
    - python
    - scikit-learn >=0.23
    - seaborn
    - spacy
    - textblob
    - umap-learn
    - wordcloud
    - xgboost >=0.90
    - yellowbrick >=1.0.1
  run:
    - catboost
    - cufflinks >=0.17.0
    - datefinder >=0.7.0
    - datetime >=4.3
    - gensim
    - imbalanced-learn
    - ipython
    - ipywidgets
    - joblib
    - kmodes >=0.10.1
    - lightgbm >=2.3.1
    - matplotlib
    - mlflow
    - mlxtend
    - nltk
    - numpy >=1.17
    - pandas
    - pandas-profiling >=2.3.0
    - plotly >=4.4.1
    - pyldavis
    - pyod
    - python
    - scikit-learn >=0.23
    - seaborn
    - spacy
    - textblob
    - umap-learn
    - wordcloud
    - xgboost >=0.90
    - yellowbrick >=1.0.1

test:
  imports:
    - pycaret

about:
  home: "https://github.com/pycaret/pycaret"
  license: MIT
  license_family: MIT
  license_file: 
  summary: "PyCaret - An open source, low-code machine learning library in Python."
  doc_url: 
  dev_url: 

extra:
  recipe-maintainers:
    - your-github-id-here

Какие-либо предложения? Я впервые загружаю пакет в conda.