Exportar e importar Pipelines

En este reto, deberás crear, entrenar, guardar y cargar un Pipeline de Scikit-Learn. Utilizarás el dataset 'iris' incluido en los datasets de Scikit-Learn para este ejercicio. Tu tarea será implementar el guardado y la carga del Pipeline utilizando joblib, asegurando que las transformaciones y el modelo se conserven para realizar predicciones posteriormente.

1. Carga el dataset 'iris' utilizando la función load_iris de sklearn.datasets.
2. Crea un Pipeline en Scikit-Learn que incluya un StandardScaler para escalar los datos y un clasificador KNeighborsClassifier.
3. Entrena el Pipeline con los datos del dataset 'iris'.
4. Usa joblib para serializar el Pipeline entrenado a un archivo llamado pipeline_iris.joblib.
5. Carga el Pipeline serializado desde el archivo guardado.
6. Realiza predicciones utilizando el Pipeline cargado sobre el mismo dataset 'iris'.