【Preprocessing数据预处理】之Pipeline_典型训练数据处理pipeline

在机器学习中，管道（Pipeline）是一种工具，用于将数据预处理、特征选择、模型构建等一系列步骤封装成为一个整体流程。这样做的好处是可以简化代码，避免数据泄露，并使模型的训练和预测过程更加高效和可重复。在 `scikit-learn` 库中，`Pipeline` 类是实现这一目的的关键工具。

以下是如何使用 `scikit-learn` 的 `Pipeline` 来创建一个包含数据预处理（如标准化）、特征选择和分类器的完整机器学习流程的例子：

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import classification_report
 
# 创建数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
 
# 创建管道
pipe = Pipeline([
    ('scaler