本文详细介绍了如何使用Scikit-learn库的管道（Pipeline）和复合估计器（Composite Estimators）来构建机器学习流程。通过管道可以简化数据预处理和模型训练的步骤，而复合估计器则结合多个基本估计器解决复杂问题。文中提供代码示例，展示了如何创建和使用管道及复合估计器，以实现高效、灵活的模型开发。
使用Scikit-learn实现管道和复合估计器
在机器学习任务中，我们通常需要一系列的数据预处理操作和多个模型来构建一个完整的预测流程。为了简化这个过程并提高代码的可读性和可扩展性，Scikit-learn库提供了管道（Pipeline）和复合估计器（Composite Estimators）的功能。本文将介绍如何使用Scikit-learn实现管道和复合估计器，并给出相应的源代码。
一、管道（Pipeline）
管道是一种将多个数据处理步骤顺序连接在一起的工具。通过管道，可以将数据传递给一系列的预处理步骤和模型，并最终得到预测结果。使用管道可以避免手动进行每一步的数据转换和调用，简化了机器学习流程。
下面是一个使用管道的示例，包括数据预处理和模型训练两个步骤：
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.<
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