Confusion matrix

Dengan fungsi confusion_matrix() dari scikit-learn, Anda dapat dengan mudah membuat confusion matrix untuk classifier Anda dan memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang kinerjanya. Fungsi ini menerima dua argumen: label aktual dari himpunan data uji Anda - y_test - dan label prediksi Anda.

Label prediksi dari classifier Random Forest pada latihan sebelumnya disimpan dalam y_pred dan dihitung sebagai berikut:

y_pred = clf.predict(X_test)

Catatan penting: Secara bawaan, sklearn menghitung confusion matrix sebagai berikut:

Perhatikan bahwa sumbu-sumbunya kebalikan dari yang Anda lihat di video. Metriknya sendiri tetap sama, tetapi ingatlah hal ini saat menafsirkan tabel.