Python Sklearn-在标量属性通过管道并包装在GridSearchCV中后访问标量属性

我有一个管道，就像我传递给GridSearchCV的管道一样，如何从clf访问scaler的属性

pipe = Pipeline([
        ('scale', MinMaxScaler()),
        ('clf', tree.DecisionTreeClassifier(presort=True))
    ])

pipe_param_grid = {
            'clf__min_samples_split': [2, 4, 6],
            'clf__random_state': [38, 40, 42, 44],
            'clf__max_depth': [4],
            'clf__min_samples_leaf': [2, 4],
          }

clf = GridSearchCV(estimator=pipe,param_grid=pipe_param_grid)

• Python:2.7.10
• scikit学习：0.18.1

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找到了答案。我可以访问以下步骤属性：

clf.best_estimator_.named_steps['scale'].scale_