Interpréter une matrice de confusion

On vous fournit les diagnostics réels et prédits du jeu 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 sklearn pour les matrices de confusion est :

	Réel : maladie cardiaque	Réel : pas de maladie cardiaque
Prédit : maladie cardiaque
Prédit : pas de maladie cardiaque

⚠️ Remarque : Saisissez votre code dans le terminal IPython Shell et appuyez sur Entrée.