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ANSUR डेटा पर t-SNE फिट करना

t-SNE उच्च-आयामी डेटासेट्स की विज़ुअल exploration के लिए बेहतरीन तकनीक है. इस अभ्यास में, आप इसे ANSUR डेटासेट पर लागू करेंगे. आप प्री-लोडेड डेटासेट df से non-numeric कॉलम हटाएँगे और इस numeric डेटासेट पर TSNE फिट करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Dimensionality Reduction

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • डेटासेट से non-numeric कॉलम ड्रॉप करें.
  • learning_rate 50 के साथ एक TSNE मॉडल बनाएँ.
  • मॉडल को numeric डेटासेट पर fit और transform करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Non-numerical columns in the dataset
non_numeric = ['Branch', 'Gender', 'Component']

# Drop the non-numerical columns from df
df_numeric = df.____(____, axis=____)

# Create a t-SNE model with learning rate 50
m = ____(____)

# Fit and transform the t-SNE model on the numeric dataset
tsne_features = m.____(____)
print(tsne_features.shape)
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