Pipeline pentru predicția genului muzical: II
După ce ai configurat pașii pipeline-ului în exercițiul anterior, îl vei folosi acum pe setul de date music_df pentru a clasifica genul melodiilor. Ceea ce face pipeline-urile atât de utile este interfața simplă pe care o oferă.
X_train, X_test, y_train și y_test au fost preîncărcate, iar confusion_matrix a fost importat din sklearn.metrics.
Acest exercițiu face parte din cursul
Învățare supravegheată cu scikit-learn
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un pipeline folosind pașii definiți anterior.
- Antrenează pipeline-ul pe datele de antrenament.
- Generează predicții pe setul de testare.
- Calculează și afișează matricea de confuzie.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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(____(____, ____))