scikit-learn 接口和约定：
示例
使用特殊类对数据进行不同的操作。
大多数类属于以下组之一：
分类算法（源自sklearn.base.ClassifierMixin）来解决分类问题
回归算法（源自sklearn.base.RegressorMixin）来解决重建连续变量的问题（回归问题）
sklearn.base.TransformerMixin预处理数据的数据转换（源自）
数据存储在numpy.arrays中（但如果其他类似数组的对象（如pandas.DataFrames可以转换为numpy.arrays，则可以接受））
数据中的每个对象都由一组功能描述，通常的约定是用数组表示数据样本，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]]
按照sklearn惯例，以上数据集包含5个对象，每个对象由2个要素描述。