Confusion matrix

scikit-learn के confusion_matrix() फंक्शन का उपयोग करके, आप अपने क्लासिफायर का confusion matrix आसानी से बना सकते हैं और उसके प्रदर्शन को अधिक बारीकी से समझ सकते हैं। यह दो आर्ग्युमेंट लेता है: आपके टेस्ट सेट के वास्तविक लेबल — y_test — और आपके प्रिडिक्ट किए गए लेबल।

पिछले अभ्यास में आपके Random Forest क्लासिफायर के प्रिडिक्ट किए गए लेबल y_pred में स्टोर हैं और इस प्रकार compute किए गए थे:

y_pred = clf.predict(X_test)

महत्वपूर्ण नोट: sklearn डिफॉल्ट रूप से confusion matrix को इस प्रकार compute करता है:

ध्यान दें कि axes वीडियो में आपने जो देखे थे, उनके उल्टे हैं। मेट्रिक्स स्वयं वही रहते हैं, लेकिन टेबल को interpret करते समय इसे ध्यान में रखें।