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:
```python
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:
```bash
pip install --upgrade scikit-learn
```

https://blog.scikit-learn.org/updates/release-1-9/