Sử dụng PCA

Trong bài tập này, bạn sẽ áp dụng PCA lên bộ dữ liệu wine để xem bạn có thể tăng độ chính xác của mô hình hay không.

Bài tập này là một phần của khóa học

Tiền xử lý cho Machine Learning bằng Python

Hướng dẫn bài tập

Khởi tạo một đối tượng PCA.
Xác định đặc trưng (X) và nhãn (y) từ wine, sử dụng nhãn trong cột "Type".
Áp dụng PCA cho X_train và X_test, đảm bảo không rò rỉ dữ liệu, và lưu các giá trị đã biến đổi thành pca_X_train và pca_X_test.
In thuộc tính .explained_variance_ratio_ của pca để kiểm tra mỗi thành phần giải thích bao nhiêu phương sai.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Instantiate a PCA object
pca = ____()

# Define the features and labels from the wine dataset
X = wine.drop(____, ____)
y = wine["Type"]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, random_state=42)

# Apply PCA to the wine dataset X vector
pca_X_train = ___.____(____)
pca_X_test = ___.____(____)

# Look at the percentage of variance explained by the different components
print(____)

Chỉnh sửa và Chạy Mã