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Welche Aktien bewegen sich zusammen?

In der letzten Aufgabe hast du Firmen nach ihren täglichen Aktienkursbewegungen gruppiert. Also, welche Firmen haben Aktienkurse, die sich ähnlich entwickeln? Jetzt checkst du die Cluster-Labels aus deinem Clustering, um das rauszufinden.

Deine Lösung für die letzte Aufgabe wurde schon ausgeführt. Erinnere dich daran, dass du ein Pipeline- pipeline -Modell mit einem KMeans -Modell erstellt und es an das NumPy-Array movements mit den täglichen Aktienkursbewegungen angepasst hast. Außerdem gibt's eine Liste mit den Firmennamen unter companies.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Unüberwachtes Lernen in Python

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Anleitung zur Übung

  • Importiere pandas als pd.
  • Verwende die Methode „ .predict() “ der Pipeline, um die Labels für „ movements “ vorherzusagen.
  • companies df Richte die Cluster-Labels an der Liste der Firmennamen aus, indem du einen DataFrame namens „” mit den Spalten „ labels ” und „ companies ” erstellst. Das haben wir für dich getan.
  • Mit der Methode „ .sort_values() “ von „ df “ sortierst du den DataFrame nach der Spalte „ 'labels' “ und gibst das Ergebnis aus.
  • Klick auf „Senden“ und schau dir kurz an, welche Firmen in den einzelnen Clustern zusammen sind!

Interaktive Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import pandas
import pandas as pd

# Predict the cluster labels: labels
labels = ____

# Create a DataFrame aligning labels and companies: df
df = pd.DataFrame({'labels': labels, 'companies': companies})

# Display df sorted by cluster label
print(____)
Code bearbeiten und ausführen