Trực quan hóa các PC với scree plot
Trong một buổi phỏng vấn machine learning, bạn có thể được hỏi số lượng đặc trưng tối ưu cần giữ lại là bao nhiêu. Trong bài tập này, bạn sẽ tạo một scree plot và biểu đồ tỉ lệ phương sai giải thích tích lũy của các thành phần chính bằng PCA trên loan_data.
Điều này sẽ giúp xác định số lượng PC tối ưu để huấn luyện một mô hình ML chính xác hơn về sau.
Vì PCA là phương pháp không giám sát, phân tích thành phần chính được thực hiện trên ma trận X sau khi đã loại bỏ biến mục tiêu Loan Status khỏi dữ liệu. Không đặt n_components sẽ trả về tất cả các thành phần chính từ mô hình đã huấn luyện.
Bài tập này là một phần của khóa học
Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Machine Learning bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Remove target variable
X = loan_data.____('____', axis=1)
# Instantiate
pca = ____(n_components=____)
# Fit and transform
principalComponents = pca.____(____)