要获得与Sklearn管道相同的结果，可以使用以下方法：

1. 导入所需的库和模型：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

2. 加载数据集并进行预处理：

# 加载数据集
X, y = load_data()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 进行特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

3. 训练模型并进行预测：

# 初始化逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 在训练集上拟合模型
model.fit(X_train_scaled, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test_scaled)

这样可以获得与Sklearn管道相同的结果，但没有使用管道的特性。