ACP pour l'exploration des caractéristiques
Vous allez utiliser le pipeline d'ACP que vous avez construit à l'exercice précédent pour explorer visuellement comment certaines variables catégorielles se rattachent à la variance dans poke_df.
Ces variables catégorielles (Type et Legendary) se trouvent dans un DataFrame distinct, poke_cat_df.
Tous les modules et classes pertinents ont déjà été chargés pour vous (Pipeline(), StandardScaler(), PCA()).
Cette activité fait partie du cours
Réduction de dimensionnalité en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Build the pipeline
pipe = Pipeline([('scaler', StandardScaler()),
('reducer', PCA(n_components=2))])
# Fit the pipeline to poke_df and transform the data
pc = ____
print(pc)