Pipeline pro predikci žánru písně: II
V předchozím cvičení jsi připravil/a kroky pipeline – teď ji použiješ na datasetu music_df ke klasifikaci žánrů písní. Pipelines jsou tak užitečné právě proto, že nabízejí jednoduché a přehledné rozhraní.
X_train, X_test, y_train a y_test jsou předem načteny a confusion_matrix je importována z sklearn.metrics.
Toto cvičení je součástí kurzu
Supervised Learning with scikit-learn
Pokyny k cvičení
- Vytvoř pipeline z kroků, které jsi definoval/a v předchozím cvičení.
- Natrénuj pipeline na trénovacích datech.
- Proveď predikce na testovací sadě.
- Vypočítej a vypiš matici záměn (confusion matrix).
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
steps = [("imputer", imp_mean),
("knn", knn)]
# Create the pipeline
pipeline = ____(____)
# Fit the pipeline to the training data
____
# Make predictions on the test set
y_pred = ____
# Print the confusion matrix
print(____(____, ____))