Añadir métricas y gráficos a dvc.yaml

En este ejercicio, tu tarea es completar el contenido de dvc.yaml que define un flujo de trabajo de entrenamiento de un modelo.

Aquí preprocess_dataset.py y train.py son los archivos que realizan el preprocesamiento de datos y el entrenamiento del modelo tomando weather.csv como entrada en la carpeta raw_dataset. Como salida, el código de entrenamiento genera un archivo predictions.csv que contiene las predicciones y el valor real, y un archivo metrics.json con métricas estructuradas. El primero se usará para generar un gráfico de matriz de confusión normalizada y compararlo con commits anteriores.