要计算不同预处理技术的F1得分，可以使用sklearn库中的Pipeline类。Pipeline类可以将多个预处理步骤和分类器组合到一起，并且可以进行交叉验证和评估。

下面是一个示例，演示如何使用Pipeline类来计算不同预处理技术的F1得分：

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report

# 创建Pipeline对象，包含预处理和分类器步骤
pipeline = Pipeline([
    ('preprocessing', None),  # 预处理步骤
    ('classifier', SVC())  # 分类器步骤
])

# 定义不同的预处理技术
preprocessing_techniques = [
    ('None', None),  # 不使用任何预处理技术
    ('StandardScaler', StandardScaler()),  # 标准化预处理
    ('MinMaxScaler', MinMaxScaler()),  # 最小-最大规范化预处理
    ('SelectKBest', SelectKBest(k=10)),  # 特征选择预处理
    ('PCA', PCA(n_components=10))  # 主成分分析预处理
]

# 对于每种预处理技术，计算F1得分
for name, technique in preprocessing_techniques:
    pipeline.set_params(preprocessing=technique)  # 设置当前预处理技术
    pipeline.fit(X_train, y_train)  # 在训练集上拟合Pipeline
    y_pred = pipeline.predict(X_test)  # 使用Pipeline进行预测
    f1_score = classification_report(y_test, y_pred)['macro avg']['f1-score']  # 计算F1得分
    print(f"F1 score with {name}: {f1_score}")

在上述示例中，我们首先创建了一个Pipeline对象，其中包含两个步骤：预处理步骤和分类器步骤。然后，我们定义了不同的预处理技术，并使用set_params方法将当前预处理技术设置为Pipeline的预处理步骤。接下来，我们使用fit方法在训练集上拟合Pipeline，并使用predict方法进行预测。最后，我们使用classification_report函数计算F1得分，并输出结果。

请注意，上述示例中的X_train、y_train、X_test和y_test是训练集和测试集的特征和标签数据，你需要根据你的实际数据进行相应的替换。另外，还可以根据需要修改分类器和其他预处理步骤。