Python Community | Chat

‍Вышел scikit-learn 1.9. Это не релиз про «новую модную модель», а про то, что библиотека становится удобнее для реальной ML-разработки. Главное: • experimental callbacks Теперь можно вешать callbacks на estimator-ы через set_callbacks() и отслеживать ключевые этапы fit. Из коробки есть ProgressBar для прогресса и ScoringMonitor для логирования метрик. • лучшее HTML-представление моделей В Jupyter estimator-ы теперь показывают больше полезной информации после fit: fitted attributes, типы, значения, output features у трансформеров и пайплайнов. Для сложных Pipeline, ColumnTransformer и FeatureUnion это реально удобнее, чем вручную копаться в атрибутах. • новый sparse_interface Появилась настройка: sklearn.set_config(sparse_interface="sparray") Она позволяет управлять тем, возвращает scikit-learn старые SciPy sparse matrix или новые sparse array. Пока default остаётся spmatrix, но дальше библиотека будет постепенно двигаться к sparray. • больше поддержки Array API Часть моделей и метрик теперь лучше работает с Array API-compatible inputs. • Narwhals как новая лёгкая зависимость Она нужна, чтобы проще поддерживать разные dataframe-библиотеки, например pandas и polars, особенно в связке с set_output. Обновление: pip install --upgrade scikit-learn https://blog.scikit-learn.org/updates/release-1-9/ @Python_Community_ru