本文详细介绍了如何使用scikit-learn的Pipeline工具整合数据预处理、特征选择和模型训练步骤，以简化机器学习任务。通过Pipeline，可以创建一个包含数据预处理（如标准化和主成分分析）和模型训练（如分类）的工作流程，提高代码可读性和效率。Pipeline还支持交叉验证和网格搜索等高级功能，有助于优化模型性能。
Pipeline是scikit-learn库中的一个强大工具，用于将多个机器学习步骤串联在一起，形成一个整体的工作流程。通过Pipeline，我们可以将数据预处理、特征选择、模型训练等步骤有机地组合在一起，使得整个机器学习任务变得简单、高效且可维护。本文将详细介绍scikit-learn中Pipeline的使用方法，并给出相应的源代码示例。
在开始之前，我们需要先导入scikit-learn库和一些示例数据。下面是导入所需库和加载示例数据的代码：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn
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