我们在前面章节中学习了不同的数据预处理技术，无论是第4章中介绍的用于特征缩放的标准化方法，还是第5章中介绍的用于数据压缩的主成分分析等，我们在使用训练数据对模型进行拟合时就得到了一些参数，但将模型用于新数据时需重设这些参数。本节读者将学到一个方便使用的工具：scikit-learn中的Pipline类。它使得我们可以拟合出包含任意多个处理步骤的模型，并将模型用于新数据的预测。