Hiểu về các thành phần
Bạn sẽ áp dụng PCA lên các đặc trưng dạng số của bộ dữ liệu Pokemon, poke_df, bằng cách dùng một pipeline để kết hợp chuẩn hóa đặc trưng và PCA trong một bước. Sau đó, bạn sẽ diễn giải ý nghĩa của hai thành phần đầu tiên.
Tất cả các package và lớp liên quan đã được nạp sẵn cho bạn (Pipeline(), StandardScaler(), PCA()).
Bài tập này là một phần của khóa học
Giảm Chiều Dữ Liệu với Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Build the pipeline
pipe = Pipeline([('scaler', ____),
('reducer', ____(____))])