5.7.2 scikit-learn
编写机器学习模型不容易，但使用机器学习模型非常简单，读者只需套用现有的框架即可。现有的框架可以是某种编程环境中的程序包，或者一款成熟的机器学习商业软件。scikit-learn是一个针对机器学习的强大Python库，主要用于构建模型，使用诸如Numpy、SciPy和Matplotlib等库构建，如图5-9所示，对于统计建模技术（如分类、回归、集群等）非常有效。scikit-learn的特性包括监督式学习算法、非监督式学习算法和交叉验证，官网地址是http://scikit-learn.org/。scikit-learn的优点是可以使用许多shell算法，提供高效的数据挖掘；缺点是不是最好的模型构建库，GPU使用不高效。
Python中有完备的机器学习库sklearn，它整合了现有的众多传统的机器学习模型，这些模型的算法已经在程序包中编写好，用户无须知道算法的原理，也无须懂得模型的含义，甚至无须会编程，即可调用程序包，执行并得到我们需要的结果。整个过程不过只是几行代码，就像把大象放到冰箱一样，只需三步。下面我们以Python为例，来看看它如何解决机器学习经典案例titanic沉船生存预测，如表5-7所示。
第5章 模型
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