Dodawanie wykresów do dvc.yaml

W tym ćwiczeniu uzupełnisz plik dvc.yaml, który opisuje proces trenowania modelu.

Pliki preprocess_dataset.py i train_and_evaluate.py odpowiadają odpowiednio za przetwarzanie danych oraz trenowanie i ewaluację modelu – jako wejście wykorzystują plik weather.csv z folderu raw_dataset. Wynikiem działania kodu trenującego model jest plik predictions.csv zawierający prognozy i rzeczywiste wartości ze zbioru testowego oraz plik metrics.json przechowujący ustrukturyzowane dane metryk. Plik predictions.csv posłuży do utworzenia wykresu macierzy pomyłek.