多重共線性技巧 - PCA
在上一個練習中，你用特徵工程把獨立變數 s1 和 s2 合併為 s1_s2，因為它們在 diabetes 資料集中呈現最高的相關性。
在本練習中，你將對 diabetes 進行 PCA，以在套用線性迴歸之前去除多重共線性。接著，你會把輸出指標與上一個練習的結果進行比較。最後，你會視覺化資料集的相關係數矩陣與熱圖，因為 PCA 會完全移除多重共線性。
本練習屬於課程
用 Python 練習機器學習面試題
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Import
from sklearn.decomposition import ____
# Instantiate
pca = ____()
# Fit on train
pca.____(____)
# Transform train and test
X_trainPCA = pca.____(____)
X_testPCA = pca.____(____)