Выпущена версия 0.28.0 библиотеки scikit-survival, которая теперь поддерживает DataFrames Polars наряду с DataFrames pandas. Это достигается за счет использования слоя абстракции для DataFrames Narwhals, что повышает производительность. Релиз также обеспечивает совместимость с версией 1.9 библиотеки scikit-learn. Наборы данных в scikit-survival теперь можно загружать как DataFrames Polars, указав аргумент output_type. API set_output библиотеки scikit-learn позволяет трансформерам возвращать DataFrames Polars, а ClinicalKernelTransform и OneHotEncoder из scikit-survival теперь принимают как входные данные Polars, так и pandas. ClinicalKernelTransform учитывает типы столбцов Polars и позволяет указывать порядок категорий для порядковых признаков. OneHotEncoder преобразует строковые столбцы в числовые, возвращая DataFrame того же типа, что и входной. Модели выживаемости теперь можно обучать и делать прогнозы с использованием DataFrames Polars, но только для "горячих" (eager) DataFrames, а не для "ленивых" (lazy). В этом релизе отмечены два новых участника за их вклад в поддержку scikit-learn и Polars. Обновленные зависимости включают Narwhals 2.0.1 и scikit-learn 1.9.0. Scikit-survival можно установить через pip или conda.