当我们应用不同的预处理技巧时，比如对特征标准化、对数据主成分分析，我们都需要重复利用某些参数，比如对训练集标准化后还要对测试集进行标准化(二者必须使用相同的参数)。
本节，你会学到一个非常有用的工具：管道(pipeline)，这里的管道不是Linux中的管道，而是sklearn中的Pipeline类，二者做的事情差不多。
读取Breast Cancer Wisconsin数据集
本章，我们要用到一个新的二分类数据集 Breast Cancer Wisconsin，它包含569个样本。每一条数据前两列是唯一的ID和相应的类别值(M=恶性肿瘤，B=良性肿瘤)，第3-32列是实数值的特征。
话不多说，先读取数据集，然后将y转为0，1：
接着创建训练集和测试集:
将transformer和Estimator放入同一个管道
前几章说过，很多机器学习算法要求特征取值范围要相同。因此，我们要对BCW数据集每一列做标准化处理，然后才能应用到线性分类器。此外，我们还想将原始的30维度特征压缩的2维度，这个交给PCA来做。
之前我们都是每一步执行一个操作，现在我们学习用管道将 StandardScaler, PCA和LogisticRegression连接起来：
Pipeline对象接收元组构成的列表作为输入，每个元组第一个值作为变量名，元组第二个元素是sklearn中的transformer或Estimator。
管道中间每一步由sklearn中的transformer构成，最后一步是一个Estimator。我们的例子中，管道包含两个中间步骤，一个StandardScaler和一个PCA，这俩都是transformer，逻辑斯蒂回归分类器是Estimator。
当管道pipe_lr执行fit方法时，首先StandardScaler执行fit和transform方法，然后将转换后的数据输入给PCA，PCA同样执行fit和transform方法，最后将数据输入给LogisticRegression，训练一个LR模型。
对于管道来说，中间有多少个transformer都可以。管道的工作方式可以用下图来展示(一定要注意管道执行fit方法，而transformer要执行fit_transform)：
Python机器学习中文版目录（http://www.aibbt.com/a/20787.html）
转载请注明出处，Python机器学习(http://www.aibbt.com/a/pythonmachinelearning/)