Ajouter des mesures et des graphiques à dvc.yaml

Dans cet exercice, vous devez compléter le contenu de dvc.yaml qui définit un flux de travail d'entraînement de modèle.

Ici, preprocess_dataset.py et train.py sont les fichiers qui effectuent le prétraitement des données et l'entraînement du modèle à partir de weather.csv situé dans le dossier raw_dataset. En sortie, le code d'entraînement du modèle génère un fichier predictions.csv contenant les prédictions et la vérité terrain, ainsi qu'un fichier metrics.json contenant des mesures structurées. Le premier servira à générer un graphique de matrice de confusion normalisée pour le comparer aux précédents commits.