Vue d'ensemble
Scikit-learn 1.8, publie le 10 decembre 2025, ajoute le support Array API pour GPU, le mode free-threaded et la calibration par temperature.
Fonctionnalites principales
Array API GPU et free-threaded
Les estimateurs compatibles Array API peuvent desormais s'executer sur GPU via CuPy ou PyTorch. Le mode free-threaded permet un parallelisme reel.
python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np
X = np.random.randn(1000, 10)
y = (X[:, 0] > 0).astype(int)
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X, y)
print(f'Score : {clf.score(X, y):.2f}')Calibration par temperature
La nouvelle calibration par temperature permet d'ajuster les probabilites predites pour une meilleure fiabilite des scores de confiance.