Začněte nyníZačněte zdarma

Matice záměn, znovu

Vytvoření matice záměn v Pythonu je jednoduché. Největší výzva spočívá v pochopení orientace matice. Toto cvičení prověří, jestli rozumíš implementaci matic záměn v knihovně sklearn. Byl tu vytvořen model náhodného lesa pomocí datasetu tic_tac_toe — konkrétně rfc — který předpovídá výsledky 0 (prohra) nebo 1 (výhra) pro Hráče 1.

Poznámka: Pokud sis o maticích záměn četl/a na jiných stránkách nebo pro jiný programovací jazyk, hodnoty mohou být uspořádány obráceně.

Toto cvičení je součástí kurzu

Validace modelů v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Importuj funkci z knihovny sklearn určenou k vytváření matic záměn.
  • Pomocí modelu rfc vytvoř předpovědi kategorií na testovací sadě X_test.
  • Vytvoř matici záměn pomocí sklearn.
  • Vypiš hodnotu z matice cm, která představuje skutečné jedničky předpovězené jako jedničky (true positives).

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

from sklearn.metrics import ____

# Create predictions
test_predictions = rfc.____(____)

# Create and print the confusion matrix
cm = ____(____, ____)
print(cm)

# Print the true positives (actual 1s that were predicted 1s)
print("The number of true positives is: {}".format(cm[____, ____]))
Upravit a spustit kód