本文介绍了如何使用Scikit-learn的Pipeline和Composite Estimators来构建机器学习流程。Pipeline确保预处理仅在训练数据上进行，避免信息泄露，而Composite Estimators则允许组合多个估计器形成复杂流水线。示例展示了使用StandardScaler、PCA和LogisticRegression的Pipeline，以及结合VotingClassifier的Composite Estimator，以提高模型性能。
在机器学习中，数据预处理和模型训练是一个常见的流程。Scikit-learn是一个流行的Python机器学习库，提供了许多用于数据预处理和模型训练的工具。在本文中，我们将介绍如何使用Scikit-learn中的Pipeline和Composite Estimators来构建复杂的机器学习流水线。
Pipeline是Scikit-learn中的一个实用工具，它允许将多个数据预处理步骤和模型训练步骤组合成一个完整的流水线。Pipeline的主要优势之一是它能够确保数据预处理步骤只在训练数据上进行，并将这些步骤应用于后续的测试数据，从而避免了信息泄露的问题。
首先，我们需要导入所需的库和数据集。在本例中，我们将使用Scikit-learn内置的鸢尾花数据集进行演示。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
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