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Une carte t-SNE du marché boursier

La t-SNE offre d'excellentes visualisations lorsque les échantillons individuels peuvent être étiquetés. Dans cet exercice, vous appliquerez t-SNE aux données relatives au cours des actions de l'entreprise. Un graphique en nuage de points représentant les caractéristiques t-SNE obtenues, identifiées par le nom des entreprises, vous donne une carte du marché boursier. Les fluctuations du cours des actions de chaque entreprise sont disponibles sous forme de tableau normalized_movements (elles ont déjà été normalisées pour vous). La liste companies fournit le nom de chaque entreprise. PyPlot (plt) a été importé pour vous.

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Apprentissage non supervisé en Python

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Instructions

  • Importez TSNE à partir de sklearn.manifold.
  • Créez une instance TSNE appelée « model » avec les paramètres suivants : learning_rate=50.
  • .fit_transform() Veuillez appliquer la méthode de demande d'exemption de responsabilité de model à normalized_movements. Affectez le résultat à tsne_features.
  • Veuillez sélectionner les colonnes « 0 » et « 1 » de l'adresse tsne_features.
  • Créez un graphique en nuage de points des caractéristiques t-SNE xs et ys. Veuillez spécifier l'argument clé supplémentaire « alpha=0.5 ».
  • Le code permettant d'étiqueter chaque point avec le nom de son entreprise a été écrit pour vous à l'aide d'plt.annotate(). Il vous suffit donc de cliquer sur « Soumettre » pour voir la visualisation.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import TSNE
____

# Create a TSNE instance: model
model = ____

# Apply fit_transform to normalized_movements: tsne_features
tsne_features = ____

# Select the 0th feature: xs
xs = ____

# Select the 1th feature: ys
ys = tsne_features[:,1]

# Scatter plot
____

# Annotate the points
for x, y, company in zip(xs, ys, companies):
    plt.annotate(company, (x, y), fontsize=5, alpha=0.75)
plt.show()
Modifier et exécuter le code