Bir model ardışık düzeninde PCA
Az önce efsanevi Pokemon'ların genel olarak daha yüksek istatistiklere sahip olduğunu gördük. Şimdi, asal bileşenlere dayanarak efsanevi ve efsanevi olmayan Pokemon’ları ayırt eden bir sınıflandırıcıyı ardışık düzenimize ekleyip ekleyemeyeceğimize bakalım.
Veriler senin için önceden yüklendi ve eğitim/test veri kümelerine ayrıldı: X_train, X_test, y_train, y_test.
İlgili tüm paket ve sınıflar da hazır: (Pipeline(), StandardScaler(), PCA(), RandomForestClassifier()).
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Boyut Azaltma
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Build the pipeline
pipe = Pipeline([
('scaler', ____),
('reducer', ____),
('classifier', ____)])