多重共线性技术 - PCA
在上一个练习中，您使用特征工程将自变量 s1 和 s2 合成为 s1_s2，因为它们在 diabetes 数据集中表现出最高的相关性。
在本练习中，您将对 diabetes 执行 PCA，以在应用线性回归之前去除多重共线性。然后，您将把输出指标与上一个练习进行比较。最后，您将可视化该数据集的相关矩阵和热力图，因为 PCA 会完全去除多重共线性。
本练习是课程的一部分
用 Python 练习机器学习面试题
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Import
from sklearn.decomposition import ____
# Instantiate
pca = ____()
# Fit on train
pca.____(____)
# Transform train and test
X_trainPCA = pca.____(____)
X_testPCA = pca.____(____)