我有一个带有以下功能的pandas数据帧df：
visitor_id，feature_1，feature_2，...，feature_100，truth_labels
我在sklearn上实现了以下模型：
第一步：使用df.drop(['visitor_id', 'truth_labels'], axis=1)
sklearn.preprocessing.StandardScaler()
第二步：在 10个群集中使用df.drop(['visitor_id', 'truth_labels'], axis=1)群集sklearn.cluster.MiniBatchKMeans()。将df['cluster']设置为相应的群集。
第3步：在sklearn.linear_model.LogisticRegression()上符合 10 df.drop(['visitor_id'], axis=1)，每个群集一个。
我有两个问题：
1-是否可以构建Pipeline以汇总这三个步骤？特别是，如何指定我希望在由群集分割的数据上训练10个不同的sklearn.linear_model.LogisticRegression()模型？
2-是否可以保存这个完整的管道？怎么样？