कंपोनेंट्स को समझना
आप एक पाइपलाइन का उपयोग करके Pokemon डेटासेट poke_df की संख्यात्मक फीचर्स पर PCA लागू करेंगे, ताकि फीचर स्केलिंग और PCA एक ही चरण में हो जाएँ। इसके बाद आप पहले दो कंपोनेंट्स के अर्थों की व्याख्या करेंगे।
सभी संबंधित पैकेज और क्लास आपके लिए पहले से लोड हैं (Pipeline(), StandardScaler(), PCA()).
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Dimensionality Reduction
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Build the pipeline
pipe = Pipeline([('scaler', ____),
('reducer', ____(____))])