Antrenarea t-SNE pe datele ANSUR

t-SNE este o tehnică excelentă pentru explorarea vizuală a seturilor de date de înaltă dimensionalitate. În acest exercițiu, vei aplica t-SNE pe setul de date ANSUR. Vei elimina coloanele non-numerice din setul de date pre-încărcat df și vei antrena TSNE pe datele numerice rezultate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Reducerea dimensionalității în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Elimină coloanele non-numerice din setul de date.
Creează un model TSNE cu rata de învățare 50.
Antrenează și transformă modelul pe setul de date numeric.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)

Editează și rulează codul