BaşlayınÜcretsiz başlayın

t-SNE ile tahıl veri kümesinin görselleştirilmesi

Videoda, t-SNE'in iris veri kümesine uygulanışını gördün. Bu egzersizde t-SNE'i tahıl örnekleri verisine uygulayacak ve ortaya çıkan t-SNE özelliklerini bir saçılım grafiğiyle inceleyeceksin. Sana, tahıl örneklerini içeren samples adlı bir dizi ve her tahıl örneğinin çeşit numarasını veren variety_numbers adlı bir liste verildi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Unsupervised Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • sklearn.manifold içinden TSNEyi import et.
  • learning_rate=200 ile model adlı bir TSNE örneği oluştur.
  • modelin .fit_transform() metodunu samples üzerinde uygula. Sonucu tsne_features değişkenine ata.
  • tsne_featuresın 0 numaralı sütununu seç. Sonucu xs değişkenine ata.
  • tsne_featuresın 1 numaralı sütununu seç. Sonucu ys değişkenine ata.
  • t-SNE özellikleri xs ve ys için bir saçılım grafiği çiz. Noktaları tahıl çeşitlerine göre renklendirmek için ek anahtar argüman olarak c=variety_numbers belirt.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import TSNE
____

# Create a TSNE instance: model
model = ____

# Apply fit_transform to samples: tsne_features
tsne_features = ____

# Select the 0th feature: xs
xs = tsne_features[:,0]

# Select the 1st feature: ys
ys = tsne_features[:,1]

# Scatter plot, coloring by variety_numbers
____
plt.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır