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liuyubobobo

2020-03-08

已采纳

在这里，我遵守的是 sklearn 的机器学习算法类的设计方式，即：

构造函数只做算法初始化；

训练过程叫做 fit，才会对用户传来的 X_train 和 y_train 处理；

预测过程叫 predict。

后面你就会看到，我们设计的所有机器学习的算法类都将遵守这一模式，并且 sklearn 的所有机器学习算法类也都遵守这一模式。

具体为什么这么设计，这是一个设计问题。所谓设计问题，就是没有对错，只有合适不合适。

sklearn 采用这样的设计方式，是将模型的参数（比如 kNN 中的 k）和数据集解耦。换句话说，我们创建的是一个 k 为 3 的 kNN 算法类，后续，用户可以在这个算法类中，传入任意的 X_train 和 y_train，更换 X_train 和 y_train；

而不是创建了一个 k 为 3，并且只能计算某一组 X_train 和 y_train 的算法类。

继续加油！：） 

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liuyubobobo

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手中的铅笔

装饰器属于高阶函数，可能看函数式编程有意义。具体设计，如果真要说理论，就是设计模式那一套，但其实实践最重要，多看优秀的开源框架或者类库的设计方式。其实，学习一个框架的过程，不仅仅是在学习怎么使用它，也是在学习它的设计方式。继续加油！：）

2020-09-13

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