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फीचर एक्सप्लोरेशन के लिए PCA

आप पिछले अभ्यास में बनाए गए PCA पाइपलाइन का उपयोग करेंगे ताकि आप विज़ुअल तरीके से देख सकें कि कुछ श्रेणीबद्ध फीचर poke_df में वैरिएंस से कैसे संबंधित हैं. ये श्रेणीबद्ध फीचर (Type और Legendary) एक अलग DataFrame poke_cat_df में मौजूद हैं.

आपके लिए सभी ज़रूरी पैकेज और क्लास पहले से ही लोड कर दिए गए हैं (Pipeline(), StandardScaler(), PCA())

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Dimensionality Reduction

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Build the pipeline
pipe = Pipeline([('scaler', StandardScaler()),
                 ('reducer', PCA(n_components=2))])

# Fit the pipeline to poke_df and transform the data
pc = ____

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