Pipeline per la previsione del genere di canzone: II
Dopo aver impostato le fasi della pipeline nell'esercizio precedente, ora la utilizzerai sul dataset music_df per classificare il genere delle canzoni. Ciò che rende le pipeline così incredibilmente utili è la loro semplice interfaccia.
X_train``X_test, y_train e y_test sono stati precaricati per te e confusion_matrix è stato importato da sklearn.metrics.
Questo esercizio fa parte del corso
Apprendimento supervisionato con scikit-learn
Istruzioni dell'esercizio
- Crea una pipeline utilizzando i passaggi che hai definito in precedenza.
- Adatta la pipeline ai dati di formazione.
- Fai delle previsioni sul set di prova.
- Calcola e stampa la matrice di confusione.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
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(____(____, ____))