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()).
Cet exercice fait partie du cours
Réduction de dimension en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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)