正文
#使用vstack增加一行含缺失值的样本(nan, nan, nan, nan)
#使用hstack增加一列表示花的颜色（0-白、1-黄、2-红），花的颜色是随机的，意味着颜色并不影响花的分类
iris.data = hstack((choice([
0
,
1
,
2
], size=iris.data.shape[
0
]+
1
).reshape(
-1
,
1
), vstack((iris.data, array([nan, nan, nan, nan]).reshape(
1
,
-1
)))))
#目标值向量加工
#增加一个目标值，对应含缺失值的样本，值为众数
iris.target = hstack((iris.target, array([median(iris.target)])))
并行处理，流水线处理，自动化调参，持久化是使用sklearn优雅地进行数据挖掘的核心。并行处理和流水线处理将多个特征处理工作，甚至包括模型训练工作组合成一个工作（从代码的角度来说，即将多个对象组合成了一个对象）。
在组合的前提下，自动化调参技术帮我们省去了人工调参的反锁。训练好的模型是贮存在内存中的数据，持久化能够将这些数据保存在文件系统中，之后使用时无需再进行训练，直接从文件系统中加载即可。
并行处理使得多个特征处理工作能够并行地进行。根据对特征矩阵的读取方式不同，可分为整体并行处理和部分并行处理。整体并行处理，即并行处理的每个工作的输入都是特征矩阵的整体；部分并行处理，即可定义每个工作需要输入的特征矩阵的列。
pipeline包提供了FeatureUnion类来进行整体并行处理：
from numpy import log1p
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
from sklearn.preprocessing import Binarizer
from sklearn.pipeline import FeatureUnion
#新建将整体特征矩阵进行对数函数转换的对象
step2_1 = ('ToLog', FunctionTransformer(log1p))
#新建将整体特征矩阵进行二值化类的对象
step2_2 = ('ToBinary', Binarizer())
#新建整体并行处理对象
#该对象也有fit和transform方法，fit和transform方法均是并行地调用需要并行处理的对象的fit和transform方法
#参数transformer_list为需要并行处理的对象列表，该列表为二元组列表，第一元为对象的名称，第二元为对象
step2 = ('FeatureUnion', FeatureUnion(transformer_list=[step2_1, step2_2]))
整体并行处理有其缺陷，在一些场景下，我们只需要对特征矩阵的某些列进行转换，而不是所有列。pipeline并没有提供相应的类（仅OneHotEncoder类实现了该功能），需要我们在FeatureUnion的基础上进行优化：
from sklearn.pipeline import FeatureUnion, _fit_one_transformer, _fit_transform_one, _transform_one
from sklearn.externals.joblib import Parallel, delayed
from scipy import sparse
import numpy as np
#部分并行处理，继承FeatureUnion
class FeatureUnionExt(FeatureUnion):
#相比FeatureUnion，多了idx_list参数，其表示每个并行工作需要读取的特征矩阵的列
