1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Uczenie nienadzorowane w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Mapa t-SNE rynku giełdowego

t-SNE świetnie sprawdza się do wizualizacji danych, gdy poszczególne próbki można opatrzyć etykietami. W tym ćwiczeniu zastosujesz t-SNE do danych o cenach akcji spółek. Wykres punktowy wynikowych cech t-SNE, opisany nazwami firm, tworzy mapę rynku giełdowego! Zmiany cen akcji każdej spółki są dostępne w tablicy normalized_movements (dane zostały już wcześniej znormalizowane). Lista companies zawiera nazwy poszczególnych firm. Biblioteka PyPlot (plt) została już zaimportowana.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj TSNE z sklearn.manifold.
  • Utwórz instancję TSNE o nazwie model z parametrem learning_rate=50.
  • Zastosuj metodę .fit_transform() obiektu model na normalized_movements. Wynik przypisz do zmiennej tsne_features.
  • Wybierz kolumnę 0 oraz kolumnę 1 z tsne_features.
  • Stwórz wykres punktowy cech t-SNE: xs i ys. Podaj dodatkowy argument kluczowy alpha=0.5.
  • Kod opisujący każdy punkt nazwą firmy za pomocą plt.annotate() został już przygotowany – kliknij Prześlij odpowiedź, aby zobaczyć wizualizację!