Die Komponenten verstehen
Du wendest PCA auf die numerischen Features des Pokemon-Datensatzes poke_df an und nutzt dafür eine Pipeline, um Feature-Skalierung und PCA in einem Schritt zu kombinieren. Anschließend interpretierst du die Bedeutungen der ersten beiden Komponenten.
Alle relevanten Pakete und Klassen wurden bereits für dich geladen (Pipeline(), StandardScaler(), PCA()).
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Dimensionsreduktion in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Build the pipeline
pipe = Pipeline([('scaler', ____),
('reducer', ____(____))])