PCA pentru explorarea caracteristicilor

Vei folosi pipeline-ul PCA construit în exercițiul anterior pentru a explora vizual modul în care unele caracteristici categoriale se raportează la varianța din poke_df. Aceste caracteristici categoriale (Type & Legendary) se găsesc într-un DataFrame separat, poke_cat_df.

Toate pachetele și clasele necesare au fost deja încărcate pentru tine (Pipeline(), StandardScaler(), PCA()).

Acest exercițiu face parte din cursul

Reducerea dimensionalității în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)

Editează și rulează codul