上一篇簡單介紹機器學習後，這一篇要教大家使用Python強大的Scikit-Learn，它是一個單純而且有效率的資料探勘(data mining)和資料分析(data analysis)的工具。其中，Scikit-Learn在**獲取資料:sklearn.datasets、掌握資料:sklearn.preprocessing** 和 機器學習:sklearn Estimator API 三個面向提供支援。
獲取資料的方式有很多種（包含檔案、資料庫、網路爬蟲、Kaggle Datasets等），其中最簡單的方式是從Sklearn import 內建的資料庫。由於其特性隨手可得且不用下載，所以我們通常叫他**玩具資料**：
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
print(boston.keys())
print(boston['filename'])
‘‘filename’’
先從datasets 使用 load_ 函數讀入一個像是dictionary的物件，像上圖中的load_boston 就有5組key-value組合。其中，‘filename’可以讓你去access這台電腦裡原始檔案的儲存位置，假如你想看一下它的原始檔案到底長什麼樣子，就可以把‘filename’秀出來。
掌握資料：Scikit-Learn表達資料的方式有分兩種：
特徵矩陣(Feature Matrix)：m * n 的 ndarray
目標向量(Target Vector)：m * 1 或是 (m, 1)的 ndarray
這邊將用kaggle-Getting Started 競賽的兩組訓練資料(train.csv)來示範如何擷出特徵矩陣 & 目標向量：
- Titanic 的目標向量為 Survived，其餘變數為特徵矩陣
- House Prices: Advanced Regression Techniques 的目標向量為 SalePrice，其餘變數為特徵矩陣
把 Titanic 資料讀進來之後，我們先用pandas把它轉換成表格，並用head()瀏覽表格的內容。題目告知Survived是目標向量後，我們要把這欄單獨切割出來，而表格中的其餘資料就是它的特徵矩陣。
import pandas as pd
titanic_url = "https://kaggle-getting-started.s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/titanic/train.csv"
titanic_df = pd.read_csv(titanic_url)
titanic_df.head()
由於目前的資料是pandas的DataFrame的型態，所以我可以直接擷取我要的欄位。但是注意：我如果直接挑選欄位名稱，出來的資料型態會是Series。所以我最後要再加 .values 把值單獨取出來，資料才會變成向量的型態，最後也別忘了要reshape成欄位為1的形式。
y = titanic_df[['Survived']].values.reshape(-1, 1)
print(y)
那剩下的資料就是我的特徵矩陣咯，所以我這邊使用drop()函數刪掉 Survived 欄位後一樣取values。這邊要注意drop函數要記得給axis參數，因為它的預設參數是0，那他就會以row去看說有沒有一個row的index叫 ‘Survived’ 的，但我們這邊是要拿掉欄位，所以要記得給axis = 1。
X = titanic_df.drop('Survived', axis = 1).values
print(X)
就這樣，簡單的特徵矩陣和目標向量就被我們手動切割出來啦。
根據監督式學習（Supervised Learning）的定義：
使用標籤資料（labelled data）訓練模型，再對無標籤資料（unlabelled data）預測
所以我們可以使用
train.csv做訓練，然後對test.csv做預測對吧？
是，也不是。
為什麼答案是不一定呢？因為像是Kaggle 的 Getting Started 競賽允許一天上傳多次對答案。但在生活中的專案可沒有那麼多次機會讓你嘗試，你只能訓練模型，最後一直到testing_data出來了才能去做預測，那時候才知道自己的模型做的好不好(例如：A/B Test的實驗設計)。
因此，我們因此通常會將 train.csv 再切分成為訓練資料與驗證資料兩個部分：
訓練（training）是標籤資料（labelled data）
驗證（validation）是偽裝成無標籤資料（unlabelled data）的標籤資料（labelled data)
Scikit-Learn這裏就提供了一個非常好用的函式：我們可以使用_sklearn.model_selection_中的_train_test_split_函數。雖然說是train-test split，但實際上是train-validation split 。
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