使用自定义函数在sklearn中创建管道？

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 自定义函数
def custom_function(X):
    # 在这里进行自定义的数据处理操作
    # 返回处理后的数据
    return X

# 创建管道
pipe = Pipeline([
    ('custom', custom_function),  # 自定义函数作为一个步骤
    ('scaler', StandardScaler()),  # 数据标准化步骤
    ('selector', SelectKBest(k=10)),  # 特征选择步骤
    ('classifier', LogisticRegression())  # 分类器步骤
])

# 使用管道进行数据处理和模型训练
pipe.fit(X_train, y_train)