Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Bản đồ t-SNE của thị trường chứng khoán

t-SNE cho ra hình trực quan rất tốt khi từng mẫu có thể được gắn nhãn. Trong bài này, bạn sẽ áp dụng t-SNE lên dữ liệu giá cổ phiếu của các công ty. Một biểu đồ scatter từ các đặc trưng t-SNE, được gắn nhãn theo tên công ty, sẽ cho bạn một “bản đồ” của thị trường chứng khoán! Các biến động giá cổ phiếu cho mỗi công ty có trong mảng normalized_movements (đã được chuẩn hóa sẵn). Danh sách companies cung cấp tên của từng công ty. PyPlot (plt) đã được import sẵn cho bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Unsupervised Learning bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import TSNE từ sklearn.manifold.
  • Tạo một đối tượng TSNE tên model với learning_rate=50.
  • Áp dụng phương thức .fit_transform() của model lên normalized_movements. Gán kết quả cho tsne_features.
  • Chọn cột 0 và cột 1 của tsne_features.
  • Vẽ biểu đồ scatter cho các đặc trưng t-SNE xs và ys. Chỉ định thêm tham số alpha=0.5.
  • Mã dùng plt.annotate() để gắn nhãn từng điểm bằng tên công ty đã được viết sẵn, bạn chỉ cần nhấn Gửi để xem hình trực quan!

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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()
Chỉnh sửa và Chạy Mã