전체 주성분의 설명된 분산 비율을 알고 싶다면 n_components 매개변수를 None으로 지정하고 PCA 클래스의 객체를 만들면 됩니다. explained_variance_ratio_ 속성에서 모든 주성분의 설명된 분산 비율을 확인할 수 있습니다.
>>> pca = PCA(n_components=None)
>>> X_train_pca = pca.fit_transform(X_train_std)
>>> pca.explained_variance_ratio_
array([0.36951469, 0.18434927, 0.11815159, 0.07334252, 0.06422108, 0.05051724, 0.03954654, 0.02643918, 0.02389319, 0.01629614, 0.01380021, 0.01172226, 0.00820609])
PCA 클래스의 객체를 만들 때 n_components = None이라고 지정했기 때문에 차원 축소를 수행하는 대신 분산의 크기 순서대로 모든 주성분이 반환됩니다.