PCA para exploração de variáveis
Você vai usar o pipeline de PCA que construiu no exercício anterior para explorar visualmente como algumas variáveis categóricas se relacionam com a variância em poke_df.
Essas variáveis categóricas (Type e Legendary) estão em um DataFrame separado, poke_cat_df.
Todos os pacotes e classes relevantes já foram pré-carregados para você (Pipeline(), StandardScaler(), PCA()).
Este exercício faz parte do curso
Redução de Dimensionalidade em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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)