Które akcje poruszają się razem?
W poprzednim ćwiczeniu pogrupowałeś spółki na podstawie codziennych zmian kursów ich akcji. Ale które z nich zmieniają kursy w podobny sposób? Teraz przyjrzysz się etykietom klastrów, aby się tego dowiedzieć.
Rozwiązanie poprzedniego ćwiczenia zostało już uruchomione. Przypomnij sobie, że zbudowałeś pipeline pipeline zawierający model KMeans i dopasowałeś go do tablicy NumPy movements z codziennymi zmianami kursów akcji. Dostępna jest również lista companies z nazwami spółek.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Uczenie nienadzorowane w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaimportuj
pandasjakopd. - Użyj metody
.predict()pipeline'u, aby przewidzieć etykiety dlamovements. - Dopasuj etykiety klastrów do listy nazw spółek
companies, tworząc DataFramedfz kolumnamilabelsicompanies. Ten krok został już wykonany. - Użyj metody
.sort_values()nadf, aby posortować DataFrame według kolumny'labels', a następnie wyświetl wynik. - Kliknij „Prześlij odpowiedź" i sprawdź, które spółki znalazły się w tych samych klastrach!
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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(____)