특성 탐색을 위한 PCA
이전 연습 문제에서 만든 PCA 파이프라인을 사용해, 몇몇 범주형 특성이 poke_df의 분산과 어떤 관련이 있는지 시각적으로 탐색해 볼 거예요.
이 범주형 특성들(Type 및 Legendary)은 별도의 DataFrame인 poke_cat_df에 있어요.
필요한 패키지와 클래스(Pipeline(), StandardScaler(), PCA())는 모두 미리 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 차원 축소
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)