sklearn多项式，pipeline.named_steps.lr.coef_求解一元一次方程表达式

对于使用scikit-learn的Pipeline模型，可以通过pipeline.named_steps获取其中的具体步骤，并进一步获取模型的系数。假设你的Pipeline模型中包含了名为"lr"的线性回归模型，你可以使用以下代码获取该模型的系数：

coefficients = pipeline.named_steps['lr'].coef_

假设你的一元一次方程表达式为`y = a*x + b`，其中`a`为系数，`b`为常数项，`x`为自变量，`y`为因变量。那么在上述代码执行后，`coefficients`变量中会包含`[a]`，即线性回归模型的系数。你可以将其赋值给变量`a`，然后再根据需要进行后续计算。

注意：这里假设你的Pipeline中只有一个名为"lr"的步骤，并且这个步骤是线性回归模型。如果Pipeline中包含多个步骤，或者"lr"步骤不是线性回归模型，你需要根据实际情况修改代码。