dvc.yaml にメトリクスとプロットを追加する

この演習では、モデルの学習ワークフローを定義する dvc.yaml の内容を完成させます。

preprocess_dataset.py と train.py は、raw_dataset フォルダ内の weather.csv を入力として、データの前処理とモデルの学習を行うファイルです。モデルの学習コードは、出力として予測値と正解ラベルを含む predictions.csv ファイルと、構造化されたメトリクスデータを含む metrics.json ファイルを生成します。前者は、過去のコミットと比較するための正規化された混同行列のプロットを生成するために使用します。