PCA em um pipeline de modelo
Acabamos de ver que os Pokémon lendários tendem a ter atributos mais altos no geral. Vamos ver se conseguimos adicionar um classificador ao nosso pipeline que detecte Pokémon lendários versus não lendários com base nos componentes principais.
Os dados já foram carregados para você e divididos em conjuntos de treino e teste: X_train, X_test, y_train, y_test.
O mesmo vale para todos os pacotes e classes relevantes (Pipeline(), StandardScaler(), PCA(), RandomForestClassifier()).
Este exercicio faz parte do curso
Redução de Dimensionalidade em Python
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Build the pipeline
pipe = Pipeline([
('scaler', ____),
('reducer', ____),
('classifier', ____)])