Matriz de confusión

Con la función confusion_matrix() de scikit-learn puedes generar fácilmente la matriz de confusión de tu clasificador y obtener una visión más detallada de su rendimiento. Acepta dos argumentos: las etiquetas reales de tu conjunto de prueba, y_test, y tus etiquetas predichas.

Las etiquetas predichas de tu clasificador Random Forest del ejercicio anterior están guardadas en y_pred y se calcularon así:

y_pred = clf.predict(X_test)

Nota importante: de forma predeterminada, sklearn calcula la matriz de confusión del siguiente modo:

Fíjate en que los ejes están al revés de lo que viste en el vídeo. Las métricas en sí no cambian, pero tenlo en cuenta al interpretar la tabla.