不能。sklearn 1.4 的 set_config(display='diagram') 不提供 html 可视化管道图功能，仅在 1.5+ 版本中正式支持；1.4 中只能通过 print(pipe)、pipe.named_steps、pipe.steps 等人工方式查看结构。
sklearn 1.4 的 set_config 能否直接生成管道流转图？
不能。即使调用 set_config(print_changed_only=False) 或启用 display='diagram'，sklearn 1.4 本身**不提供 HTML 可视化管道图功能**——这个能力是 1.5 版本才正式加入的（2024 年 5 月发布）。你在 1.4 中执行 set_config(display='diagram') 不会报错，但 print(pipe) 或 repr(pipe) 仍只输出文本结构，不会渲染 HTML。
在 sklearn 1.4 中怎么“近似”看到管道结构？
只能靠人工解析或辅助打印，没有自动图形。最实用的方式是组合使用：
-
print(pipe)：显示嵌套结构和各步骤名称（如StandardScaler、SVC） -
pipe.named_steps：返回OrderedDict，可遍历查看每个 step 的类名和参数 -
pipe.steps：原始元组列表，含 (name, transformer) 对，适合调试顺序 - 对每个 step 调用
step.__class__.__name__和step.get_params()可确认实际配置
示例：
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from sklearn.pipeline import Pipeline<br>from sklearn.preprocessing import StandardScaler<br>from sklearn.svm import SVC<br><br>pipe = Pipeline([<br> ('scaler', StandardScaler(with_mean=False)),<br> ('clf', SVC(C=0.1))<br>])<br>print(pipe)<br># 输出：Pipeline(steps=[('scaler', StandardScaler(with_mean=False)),<br># ('clf', SVC(C=0.1))])
想真出 HTML 图？必须升到 sklearn ≥1.5
如果你坚持要在本地看到带箭头、可折叠的交互式流程图，唯一可靠路径是升级：
- 运行
pip install --upgrade scikit-learn至 1.5+（验证：import sklearn; print(sklearn.__version__)） - 启用配置：
from sklearn import set_config; set_config(display='diagram') - 之后在 Jupyter / IPython 环境中执行
pipe（单独一行），即可渲染 HTML 流转图 - 注意：该图依赖
graphviz后端，但 sklearn 1.5+ 内置了纯 Python 渲染器，无需额外装graphviz或配置环境变量
升级前务必检查兼容性断点
sklearn 1.5 引入了若干破坏性变更，尤其影响管道行为：
-
FeatureUnion已彻底移除（改用ColumnTransformer或make_column_transformer） -
Pipeline.fit_transform对单步 transformer 的行为更严格，可能抛ValueError（如 step 不支持fit_transform） - 部分 estimator 的默认参数变更（如
LogisticRegression的solver默认值） - 如果你的代码里用了
pipeline._final_estimator这类私有属性，1.5 中可能失效
可视化很直观，但背后 pipeline 是否还按你预期执行，得靠单元测试兜底——这点比图好看更重要。
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