Pipeline pro predikci žánru písně: I
Teď přišel čas sestavit pipeline. Bude obsahovat kroky pro imputaci chybějících hodnot pomocí průměru pro každý příznak a pro sestavení KNN modelu ke klasifikaci žánru písně.
Upravený dataset music_df, který jsi vytvořil/a v předchozím cvičení, je pro tebe předem načten spolu s KNeighborsClassifier a train_test_split.
Toto cvičení je součástí kurzu
Supervised Learning with scikit-learn
Pokyny k cvičení
- Importuj
SimpleImputeraPipeline. - Vytvoř instanci imputeru.
- Vytvoř instanci KNN klasifikátoru se třemi sousedy.
- Vytvoř
steps– seznam tuplů obsahující proměnnou imputeru, kterou jsi vytvořil/a, s názvem"imputer", a za ní modelknns názvem"knn".
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Import modules
____
____
# Instantiate an imputer
imputer = ____()
# Instantiate a knn model
knn = ____
# Build steps for the pipeline
steps = [("____", ____),
("____", ____)]