make_pipeline(StandardScaler(), LinearRegression())

make_pipeline() 是 scikit-learn 库中的一个函数，用于创建一个机器学习模型的工作流程。它接受多个转换器（transformer）和一个估计器（estimator），并将它们组合成一个管道，以便便捷地进行数据预处理和模型训练。

在你提供的代码中，我们使用了 StandardScaler() 转换器和 LinearRegression() 估计器创建了一个管道。StandardScaler() 用于对数据进行特征缩放，而 LinearRegression() 是一个线性回归模型。

这个管道可以用于对数据进行特征缩放，并使用线性回归模型进行拟合和预测。你可以将数据输入到管道中，然后使用管道的 fit() 方法进行训练，再使用 predict() 方法进行预测。