keras ラベル配置でエラー

前提・実現したいこと

https://qiita.com/hiroeorz@github/items/ecb39ed4042ebdc0a957
のサイトを写経していますが、途中でエラーがでて行き詰ってしまいました。

入力コード

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Activation, Dense, Dropout
from keras.utils.np_utils import to_categorical
from keras.optimizers import Adagrad
from keras.optimizers import Adam
import numpy as np
from PIL import Image
import os

# 学習用のデータを作る.
image_list = []
label_list = []

# ./data/train 以下のorange,appleディレクトリ以下の画像を読み込む。
for dir in os.listdir("data/train"):
    if dir == ".DS_Store":
        continue

    dir1 = "data/train/" + dir 
    label = 0

    if dir == "apple":    # appleはラベル0
        label = 0
    elif dir == "orange": # orangeはラベル1
        label = 1

    for file in os.listdir(dir1):
        if file != ".DS_Store":
            # 配列label_listに正解ラベルを追加(りんご:0 オレンジ:1)
            label_list.append(label)
            filepath = dir1 + "/" + file
            # 画像を25x25pixelに変換し、1要素が[R,G,B]3要素を含む配列の25x25の２次元配列として読み込む。
            # [R,G,B]はそれぞれが0-255の配列。
            image = np.array(Image.open(filepath).resize((25, 25)))
            print(filepath)
            # 配列を変換し、[[Redの配列],[Greenの配列],[Blueの配列]] のような形にする。
            image = image.transpose(2, 0, 1)
            # さらにフラットな1次元配列に変換。最初の1/3はRed、次がGreenの、最後がBlueの要素がフラットに並ぶ。
            image = image.reshape(1, image.shape[0] * image.shape[1] * image.shape[2]).astype("float32")[0]
            # 出来上がった配列をimage_listに追加。
            image_list.append(image / 255.)

# kerasに渡すためにnumpy配列に変換。
image_list = np.array(image_list)

# ラベルの配列を1と0からなるラベル配列に変更
# 0 -> [1,0], 1 -> [0,1] という感じ。
Y = to_categorical(label_list)

エラーメッセージ

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-d3f456e65bae> in <module>
      1 # ラベルの配列を1と0からなるラベル配列に変更
      2 # 0 -> [1,0], 1 -> [0,1] という感じ。
----> 3 Y = to_categorical(label_list)

NameError: name 'to_categorical' is not defined