Конвейер для предсказания жанра песни: часть I
Настало время построить конвейер. Он будет включать шаги для заполнения пропущенных значений с помощью среднего по каждому признаку, а также построение модели KNN для классификации жанра песни.
Модифицированный набор данных music_df, созданный вами в предыдущем упражнении, уже загружен, как и KNeighborsClassifier и train_test_split.
Это упражнение является частью курса
Обучение с учителем с помощью scikit-learn
Инструкции к упражнению
- Импортируйте
SimpleImputerиPipeline. - Создайте экземпляр импутера.
- Создайте экземпляр классификатора KNN с тремя соседями.
- Создайте
steps— список кортежей, содержащий переменную импутера, которую вы создали, с именем"imputer", а затем модельknnс именем"knn".
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import modules
____
____
# Instantiate an imputer
imputer = ____()
# Instantiate a knn model
knn = ____
# Build steps for the pipeline
steps = [("____", ____),
("____", ____)]