ACP pour l’exploration des caractéristiques

Vous allez utiliser le pipeline d’ACP que vous avez construit dans l’exercice précédent pour explorer visuellement comment certaines variables catégorielles se rapportent à la variance dans poke_df. Ces variables catégorielles (Type et Legendary) se trouvent dans un DataFrame séparé, poke_cat_df.

Tous les packages et classes nécessaires ont été préchargés pour vous (Pipeline(), StandardScaler(), PCA()).

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<cours>Réduction de dimension en Python</cours>

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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)

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