Choisir le nombre de composantes
Vous allez maintenant prendre une décision plus éclairée sur le nombre de composantes principales pour réduire vos données en utilisant la technique du « coude dans le graphique ». Pour la dernière fois, vous travaillerez sur l'ensemble de données numériques ANSUR pour femmes, déjà chargé sous ansur_df.
Tous les modules et classes pertinents ont été préchargés pour vous (Pipeline(), StandardScaler(), PCA()).
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Réduction de dimensionnalité en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Pipeline a scaler and PCA selecting 10 components
pipe = ____([('scaler', ____),
('reducer', ____)])