เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ทำความเข้าใจ Component

ในแบบฝึกหัดนี้ จะนำ PCA ไปใช้กับฟีเจอร์เชิงตัวเลขของชุดข้อมูล Pokemon ชื่อ poke_df โดยใช้ pipeline เพื่อรวมการปรับสเกลฟีเจอร์และ PCA ไว้ในขั้นตอนเดียว จากนั้นจะตีความความหมายของสอง component แรก

แพ็กเกจและคลาสที่เกี่ยวข้องทั้งหมดได้ถูกโหลดไว้ให้แล้ว (Pipeline(), StandardScaler(), PCA())

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การลดมิติข้อมูลใน Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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