Şarkı türü tahmini için pipeline: II
Önceki egzersizde pipeline adımlarını kurduğuna göre, şimdi bunu music_df veri kümesi üzerinde şarkıların türünü sınıflandırmak için kullanacaksın. Pipeline'ları bu kadar inanılmaz derecede yararlı yapan şey, sundukları basit arayüzdür.
X_train, X_test, y_train ve y_test senin için önceden yüklendi ve confusion_matrix de sklearn.metrics içinden içe aktarıldı.
Bu egzersiz
scikit-learn ile Supervised Learning
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Daha önce tanımladığın adımları kullanarak bir pipeline oluştur.
- Pipeline'ı eğitim verisine uydur.
- Test kümesi üzerinde tahmin yap.
- Karmaşıklık matrisini (confusion matrix) hesapla ve yazdır.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
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(____(____, ____))