Ar parašei savo klases?

Taip, savo praktikoje aš rašiau savo klases spręsti įvairias užduotis. Pavyzdžiui, mašinų mokymosi projektuose kūriau klases duomenų apdorojimui, modelių mokymosi logikos kapsuliavimui ir eksperimentų valdymui. Tai padeda struktūrizuoti kodą, gerina jo skaitomumą ir pakartotinį naudojimą.

Pavyzdys paprastos klasės duomenų normalizavimui:

class Normalizer:
    def __init__(self, mean, std):
        self.mean = mean
        self.std = std

    def transform(self, data):
        return (data - self.mean) / self.std

    def fit(self, data):
        self.mean = data.mean()
        self.std = data.std()

Ši klasė gali būti naudojama duomenų apdorojimo pipeline'e, tai daro kodą moduliškesnį ir lengviau testuojamą.