Interpretación de la matriz de confusión

Se te proporcionan los diagnósticos reales y los diagnósticos predichos del conjunto de datos heart_disease: actuals y predictions, respectivamente. Importa y crea una matriz de confusión de estos diagnósticos usando la función confusion_matrix() importada para poder seleccionar la respuesta correcta. Ten en cuenta que el formato de salida de sklearn para las matrices de confusión es:

	Actual: Heart disease	Actual: No heart disease
Predicted: Heart disease
Predicted: No heart disease

⚠️ Nota: Escribe tu código en la terminal de IPython Shell y pulsa Enter.