Да, настраивал. В Python часто использую `sklearn.pipeline.Pipeline` для объединения нескольких шагов обработки данных и моделирования в один объект. Это удобно для: - **Автоматизации** последовательности преобразований (например, масштабирование → кодирование → обучение модели). - **Исключения утечек данных** при кросс-валидации. - **Упрощения кода** и его воспроизводимости. Пример: ``` from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression pipeline = Pipeline([ ('scaler', StandardScaler()), ('classifier', LogisticRegression()) ]) pipeline.fit(X_train, y_train) ``` Также работал с `make_pipeline` для более краткого синтаксиса и кастомными трансформерами через `FunctionTransformer`. Для сложных сценариев (например, разная обработка числовых и категориальных признаков) использовал `ColumnTransformer` внутри пайплайна.