Scikit-survival 版本 0.28.0 已发布，新增了对 Polars DataFrame 的支持，同时兼容 pandas DataFrame。该功能通过 Narwhals DataFrame 抽象层实现，提升了性能能力。此次发布还确保与 scikit-learn 版本 1.9 的兼容性。在 scikit-survival 中，可通过指定 output_type 参数将数据集加载为 Polars DataFrame。scikit-learn 的 set_output API 允许转换器返回 Polars DataFrame，而 scikit-survival 的 ClinicalKernelTransform 和 OneHotEncoder 现已同时接受 Polars 和 pandas 输入。ClinicalKernelTransform 能够识别 Polars 列类型，并允许为序数性指定类别顺序。OneHotEncoder 将字符串列转换为数值列，返回的 DataFrame 类型与输入一致。生存模型现在可以使用 Polars DataFrame 进行拟合和预测，但仅适用于 eager DataFrame，不适用于 lazy DataFrame。此次发布感谢两位新贡献者在 scikit-learn 和 Polars 支持方面的工作。更新的依赖项包括 Narwhals 2.0.1 和 scikit-learn 1.9.0。Scikit-survival 可通过 pip 或 conda 安装。