PCA v modelovacím pipeline

Právě jsme zjistili, že legendární Pokémoni mají celkově vyšší statistiky. Zkusme do našeho pipeline přidat klasifikátor, který na základě hlavních komponent rozliší legendární a nelegendární Pokémony.

Data jsou předem načtena a rozdělena na trénovací a testovací sady: X_train, X_test, y_train, y_test.

Stejna platí pro všechny relevantní balíčky a třídy (Pipeline(), StandardScaler(), PCA(), RandomForestClassifier()).

Toto cvičení je součástí kurzu

Redukce dimenzionality v Pythonu

Zobrazit kurz

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Build the pipeline
pipe = Pipeline([
        ('scaler', ____),
        ('reducer', ____),
        ('classifier', ____)])

Upravit a spustit kód