我运行这段代码后t-sne可视化模型训练后效果会不会很好

无法确定您指的是哪段代码，但是要获取良好的 t-sne 可视化效果需要一些技巧和经验。以下是一些可能有助于提高可视化效果的常见技巧：

1. 选择合适的超参数：t-sne 有许多超参数需要调整，如 perplexity、learning rate、iterations 等。它们的值会影响可视化的效果，因此需要进行适当的调整。

2. 对数据进行预处理：t-sne 对数据的分布敏感，因此需要对数据进行适当的预处理，如标准化、归一化等。

3. 选择合适的距离度量：t-sne 使用欧几里得距离作为默认距离度量，但有时其他距离度量如余弦距离、曼哈顿距离等可能会更适合。

4. 尝试不同的算法：t-sne 有多种算法，如 Barnes-Hut t-sne、exact t-sne 等。不同的算法可能会产生不同的结果，因此需要尝试不同的算法。

5. 可视化前进行降维：t-sne 可以将高维数据降到二维或三维进行可视化，但有时需要更高的维度来表达数据。可以尝试使用其他的降维算法如 PCA、LLE、UMAP 等将数据降到更高的维度，再使用 t-sne 进行可视化。

请注意，即使使用以上技巧仍无法保证获得良好的可视化效果，因为 t-sne 可能会受到数据的噪声、采样偏差等因素的影响。因此需要对数据进行适当的理解和解释，以便更好地理解数据的特征和结构。