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Tracer un diagramme en mosaïque de la matrice de confusion

Bien que le calcul de la matrice de performance puisse être intéressant, cela peut devenir fastidieux si vous avez besoin de plusieurs matrices de confusion pour différents modèles. Heureusement, la méthode .pred_table() peut calculer la matrice de confusion à votre place.

De plus, vous pouvez utiliser le résultat de la méthode .pred_table() pour visualiser la matrice de confusion à l'aide de la fonction mosaic().

churn et mdl_churn_vs_relationship sont disponibles.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Introduction à la régression avec statsmodels en Python</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Importez la fonction mosaic() depuis statsmodels.graphics.mosaicplot.
  • Créez conf_matrix à l’aide de la méthode .pred_table() et affichez-la.
  • Tracez un diagramme en mosaïque de la matrice de confusion.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import mosaic from statsmodels.graphics.mosaicplot
____

# Calculate the confusion matrix conf_matrix
conf_matrix = ____

# Print it
print(conf_matrix)

# Draw a mosaic plot of conf_matrix
____
plt.show()
Modifier et exécuter le code