Interprétation de la matrice de confusion

On vous fournit les diagnostics réels et prédits pour l'ensemble de données heart_disease — actuals et predictions, respectivement. Importez et créez une matrice de confusion de ces diagnostics à l'aide de la fonction importée confusion_matrix() afin de sélectionner la bonne réponse. Notez que le format de sortie de sklearn pour les matrices de confusion est :

	Réel : maladie cardiaque	Réel : aucune maladie cardiaque
Prédit : maladie cardiaque
Prédit : aucune maladie cardiaque

⚠️ Remarque : Tapez votre code dans le terminal IPython Shell et appuyez sur Enter.