BaşlayınÜcretsiz başlayın

Özellik keşfi için PCA

Önceki egzersizde oluşturduğun PCA ardışık düzenini (pipeline) kullanarak bazı kategorik özelliklerin poke_df içindeki varyansla nasıl ilişkili olduğunu görsel olarak keşfedeceksin. Bu kategorik özellikler (Type ve Legendary) ayrı bir DataFrame olan poke_cat_df içinde bulunuyor.

Gerekli tüm paketler ve sınıflar senin için önceden yüklendi (Pipeline(), StandardScaler(), PCA()).

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Boyut Azaltma

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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)
Kodu Düzenle ve Çalıştır