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.
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<cours>Machine Learning de bout en bout</cours>Exercice interactif pratique
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