主成分の理解

Pokemon データセット poke_df の数値特徴量に PCA を適用します。特徴量のスケーリングと PCA をひとつの処理で行うため、パイプラインを使います。続いて、最初の2つの主成分の意味を解釈します。

必要なパッケージとクラス（Pipeline(), StandardScaler(), PCA()）はすでに読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ次元削減

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Build the pipeline
pipe = Pipeline([('scaler', ____),
        		 ('reducer', ____(____))])