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Scegliere il numero di componenti

Ora prenderai una decisione più informata sul numero di componenti principali a cui ridurre i tuoi dati usando la tecnica dell'"angolo del gomito" nel grafico. Per l’ultima volta, lavorerai sul dataset numerico ANSUR femminile già caricato come ansur_df.

Tutti i pacchetti e le classi rilevanti sono già stati caricati per te (Pipeline(), StandardScaler(), PCA()).

Questo esercizio fa parte del corso

Riduzione della dimensionalità in Python

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esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Pipeline a scaler and PCA selecting 10 components
pipe = ____([('scaler', ____),
        		 ('reducer', ____)])
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