Appliquer la réduction de dimensionnalité
Réduire les données de haute dimensionnalité
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Écrire du code Python pour réduire la dimensionnalité d'une matrice de caractéristiques X comportant [NOMBRE] de caractéristiques en utilisant PCA, t-SNE et UMAP. Déterminer le nombre optimal de composantes PCA en utilisant la variance expliquée (seuil de 95%), visualiser les représentations t-SNE et UMAP colorées par [COLONNE_ETIQUETTE], et comparer la qualité du regroupement.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Réponds à 3 questions, Léa adapte le prompt à ta situation.
Cas d'usage
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
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