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楽曲のジャンル予測パイプライン：II

前の演習でパイプラインのステップを設定しました。ここでは、music_df データセットを使って曲のジャンルを分類しましょう。パイプラインの大きな魅力は、そのシンプルなインターフェースにあります。

X_train、X_test、y_train、y_test はあらかじめ読み込まれており、confusion_matrix は sklearn.metrics からインポート済みです。

この演習はコースの一部です

scikit-learn による教師あり学習

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演習の手順

  • 前の演習で定義したステップを使って、パイプラインを作成してください。
  • パイプラインを訓練データに適合させましょう。
  • テストデータで予測を行いましょう。
  • 混同行列を計算して表示しましょう。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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(____(____, ____))
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