What type of data structures are used as standardized input to the interfaces in scikit-learn?

Đáp án đúng: "NumPy arrays and SciPy sparse matrices". Các estimator (bộ ước lượng) của scikit-learn có giao diện thống nhất fit, predict, transform, và đầu vào chuẩn của chúng là mảng NumPy cho dữ liệu dày đặc và ma trận thưa của SciPy cho dữ liệu có rất nhiều số 0 như ma trận đếm từ khi xử lý văn bản. Phương án "Lists and dictionaries" sai vì đây là cấu trúc Python thuần; list có thể được chuyển ngầm thành mảng, còn dictionary phải qua DictVectorizer mới dùng được, nên chúng không phải dạng đầu vào chuẩn. Phương án "DataFrames and Series" là dạng dữ liệu của pandas, được chấp nhận vì scikit-learn chuyển chúng về mảng NumPy bên trong, nhưng cấu trúc chuẩn mà giao diện được thiết kế quanh vẫn là mảng. Phương án "Strings and tuples" sai vì mô hình cần đặc trưng dạng số; chuỗi ký tự phải được mã hoá hoặc vector hoá trước khi đưa vào.