ComeçarComece de graça

Um mapa t-SNE do mercado de ações

O t-SNE oferece ótimas visualizações quando as amostras individuais podem ser rotuladas. Neste exercício, você vai aplicar o t-SNE aos dados do preço das ações da empresa. Um gráfico de dispersão das características t-SNE resultantes, rotuladas com os nomes das empresas, mostra um mapa do mercado de ações! Os movimentos dos preços das ações de cada empresa estão disponíveis na matriz normalized_movements (já normalizados para você). A lista companies tem o nome de cada empresa. PyPlot (plt) foi importado pra você.

Este exercício faz parte do curso

Aprendizado não supervisionado em Python

Ver curso

Instruções do exercício

  • Importe TSNE de sklearn.manifold.
  • Crie uma instância TSNE chamada “ model ” com “ learning_rate=50 ”.
  • Use o método “ .fit_transform() ” (copiar e colar) do site model para normalized_movements. Atribua o resultado a tsne_features.
  • Selecione a coluna “ 0 ” e a coluna “ 1 ” de “ tsne_features ”.
  • Faça um gráfico de dispersão das características t-SNE xs e ys. Especifique o argumento de palavra-chave adicional alpha=0.5.
  • O código para rotular cada ponto com o nome da empresa foi escrito pra você usando plt.annotate(). É só clicar em enviar pra ver a visualização!

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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()
Editar e executar o código