接口和约定

使用特殊类完成对数据的不同操作。

大多数类属于以下组之一：

• 分类算法（源自 sklearn.base.ClassifierMixin）解决分类问题
• 回归算法（源自 sklearn.base.RegressorMixin）解决连续变量重构问题（回归问题）
• 预处理数据的数据转换（源自 sklearn.base.TransformerMixin）

数据存储在 numpy.arrays 中（但如果可以转换为 numpy.arrays，则接受其他类似于数组的对象，例如 pandas.DataFrames）

数据中的每个对象都由一组特征描述，一般惯例是数据样本用数组表示，其中第一维是数据样本 id，第二维是特征 id。

import numpy
data = numpy.arange(10).reshape(5, 2)
print(data)

Output:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]
 [8 9]]

在 sklearn convention 中，上面的数据集包含 5 个对象，每个对象由 2 个特征描述。