scikit-learn

一言で言うと

古典的機械学習の標準ライブラリ。

もう少し詳しく

Python で使える古典的機械学習の標準ライブラリです。NumPy・SciPy をベースに構築されており、線形回帰・ロジスティック回帰・決定木・サポートベクターマシン・k 近傍法・クラスタリングなど幅広いアルゴリズムを収録しています。

最大の特徴は fit / predict という統一 API です。アルゴリズムが変わっても同じインタフェースで学習・推論できるため、モデルの切り替えや比較が簡単に行えます。データの前処理（標準化・欠損値補完・エンコーディング）やモデル評価（交差検証・混同行列・ROC 曲線）のユーティリティも充実しており、実験から本番投入まで一貫して使えます。

実務でどう使うか

関連する章

Ch184, Ch197 で詳しく学べます。