介面和約定

使用特殊類完成對資料的不同操作。

大多數類屬於以下組之一：

• 分類演算法（源自 sklearn.base.ClassifierMixin）解決分類問題
• 迴歸演算法（源自 sklearn.base.RegressorMixin）解決連續變數重構問題（迴歸問題）
• 預處理資料的資料轉換（源自 sklearn.base.TransformerMixin）

資料儲存在 numpy.arrays 中（但如果可以轉換為 numpy.arrays，則接受其他類似於陣列的物件，例如 pandas.DataFrames）

資料中的每個物件都由一組特徵描述，一般慣例是資料樣本用陣列表示，其中第一維是資料樣本 id，第二維是特徵 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，上面的資料集包含 5 個物件，每個物件由 2 個特徵描述。