5)sklearn.pipeline

`sklearn.pipeline`是一个有用的工具，在数据处理和机器学习中经常被使用。它可以将多个数据预处理和机器学习步骤组合成一个流水线（pipeline），以便在使用模型之前自动进行所有必要的转换和处理。

例如，可以使用`Pipeline`类将特征提取（如降维或标准化）、特征选择和分类器等步骤组合起来。这可以大大简化代码，并且使得对不同的参数组合进行尝试和比较变得更加容易。

`Pipeline`类的主要方法包括`fit`、`predict`和`transform`。`fit`方法用于拟合模型，`predict`方法用于预测新数据的标签，`transform`方法用于将数据转换成新的形式，以便进行下一步处理。

`Pipeline`类还提供了许多其他有用的功能，例如`GridSearchCV`类，它可以在多个参数组合上运行交叉验证，并返回最佳参数组合的结果。