存储 Pipeline
现在请您再次创建 Pipeline，但这次直接在 Pipeline 中完成初始化，跳过将 StandardScaler 和 LogisticRegression 先赋给变量的步骤。也就是说，在创建 Pipeline 时一并完成它们的初始化。
然后，您将把该模型保存以便后续使用。
数据已提供为 X_train，其标签为 y_train。
StandardScaler、LogisticRegression 和 Pipeline 已为您导入。
本练习是课程的一部分
用 Python 分析 IoT 数据
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create Pipeline
pl = Pipeline([
("scale", ____),
("logreg", ____)
])
# Fit the pipeline
____.____(____, ____)