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神经网络仅仅在几年前才推出，有两种类型：MLPClassizer和MLPRepressor。MLP用于多层感知器，仅名称就足以透露出这不是最好的实现。Scikit learn不支持GPU，而且神经网络根本无法扩展，没有人会在生产中使用这个。
流行的梯度增强算法的实现也是没有用的。它是一种非常缓慢的实现方式，被称为GradientBoostingClassifier和GradientBoostingRegressor，这让XGBoost、LightGBM和CatBoost等库很难堪。目前，scikit学习团队正在开发一个新的梯度增强实现，他们大量借鉴了LightGBM和XGBoost。

随机森林的实现已经足够好了，但是在几乎所有的机器学习任务中，通过梯度增强来实现的性能通常会更好。
采用非线性核函数的SVM的实现速度也非常慢，而且通常是没有用的。
Naive Bayes也是可以的，但它不是一种能在实际生产中使用的模型。
逻辑回归实际上是有用的。如果需求是一个简单的分类器，训练速度快且易于解释，那么它可能在生产中是一个很好的选择。我的意思是，大多数人很难把这样一个非常简单的算法弄错。
线性回归算法也很好，比如OLS等。对于需要可解释性的简单任务，它们很有用处。

我个人比较喜欢scikitlearn的辅助函数，比如预处理、交叉验证、超参数调优等等，但它通常不是一个库，所以当涉及到模型训练时，不太适合任务量比较大的工作。