1. Apprendre
    2. /
  2. Cours
    3. /
  3. Наглядове навчання в Python
Connected

Exercice

Візуалізація t-SNE для набору даних про зерно

У відео ви бачили застосування t-SNE до набору iris. У цій вправі ви застосуєте t-SNE до вибірки даних про зерно й переглянете отримані ознаки t-SNE на діаграмі розсіювання. Вам надано масив samples із вибірками зерна та список variety_numbers, що містить номер різновиду для кожної вибірки.

Instructions

100 XP
  • Імпортуйте TSNE з sklearn.manifold.
  • Створіть екземпляр TSNE під назвою model з learning_rate=200.
  • Застосуйте метод .fit_transform() об'єкта model до samples. Присвойте результат змінній tsne_features.
  • Виберіть стовпчик 0 з tsne_features. Присвойте результат змінній xs.
  • Виберіть стовпчик 1 з tsne_features. Присвойте результат змінній ys.
  • Побудуйте діаграму розсіювання для ознак t-SNE xs і ys. Щоб зафарбувати точки за різновидом зерна, додайте іменований аргумент c=variety_numbers.