之前一直觉得这个机器学习就是把一堆数据扔给机器（代码）然后它能产生出新的神奇来，不过很多事情只有做了才能了解它大概是个什么东西
首先去Kaggle上找数据，一般数据挖掘这块，基本上至少有一个训练集和一个测试集，
下载这个train和test文件，是不是觉得很熟悉，这跟KNIME做决策树，贝叶斯的数据挖掘的流程很相似
网站上还有关于数据的一个解释，显示如下：
scikit 机器学习步骤
1）问题定义：预测泰坦尼克号乘客能否存活 预测模型 分类问题
2）收集数据 泰坦尼克号乘客相关信息，一定要先搞清楚数据各个字段的意义
3）数据预处理
4）模型训练
5）预测
6）完善模型
7）持久化
现在开始：
首先呢，看一下训练集和测试集的数据，主要是发现缺失值，和相关非数值变量
检查训练集和测试集的具体数据的情况，其实你在检查的时候就发现了，貌似在测试集，也就是下右图，没有预测所需要的Survived字段，这就没办法做比较了对吧？
请继续往下看，答案在下面：
做数据预处理，可以是填充或者是舍去这些缺省值，可以跟上面对比一下，看一下哪些值发生了相关变化。
然后呢，去抽取特征， 这里呢，根据个人经验，我先假设，船舱的等级，性别和年龄与最后生存与否的可能性关系比较大
当查看x_train时候，发现有一列是非数值型的，这下面的机器算法是无法处理这个字串的，
所以，在数据预处理中也涉及到非数值型特征的转换， 这里使用是sklearn中feature_extraction这个类
把字串变成数字，可以理解为把行记录转换成特征向量，你会发现本来是三列表示一行记录，现在下图中变成了四列，这是为什么呢？
回答上面那个问题，在字串转化成数字表示的过程当中，是通过两列数值来判断一个性别的，
比如，当前这行记录是男性的话，就做如此判断'性别为女非真','性别为男真'，显示为'0','1',下面的列名也可以帮助理解这一点
上面还留了个问题，就是测试集里没有预测那一列的值，也就是说即便我们模型推测出来结果，也没发作比较，所以，在原来的训练集中，我们提取80%作为训练集，20%作为测试集：
使用包做分割， 这里的0.2是个推荐值，我打算使用0.4的时候，系统提示警告，Py3的这个有限制
下面就是使用训练集训练模型，算法模型使用随机森林，可以看看下面解释
导入算法包
如果实现是想不通fit()做的是啥，就看一下help(rfc1.fit)
fit(X, y, sample_weight=None) method of sklearn.ensemble.forest.RandomForestClassifier instance
Build a forest of trees from the training set (X, y).
这里的x1_test是我们20%测试集的预测值，而y_test是实际值，也就是原来割裂出来的那个20%训练集的值
下一步，做模型评估，看看准确率，如果看更细致的评估，看看混淆模型
如果觉得.76的值比较低，那么我们来改进模型，比如可以加入新的特征值，
又加了三列
看看反应结果：大概提升了六个点
