Creare un mosaic plot della matrice di confusione
Anche se calcolare manualmente la matrice di performance può essere divertente, diventerebbe noioso se ti servissero più matrici di confusione per modelli diversi. Per fortuna, il metodo .pred_table() può calcolare per te la matrice di confusione.
Inoltre, puoi usare l'output del metodo .pred_table() per visualizzare la matrice di confusione con la funzione mosaic().
churn e mdl_churn_vs_relationship sono disponibili.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla regressione con statsmodels in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Importa la funzione
mosaic()dastatsmodels.graphics.mosaicplot. - Crea
conf_matrixusando il metodo.pred_table()e stampala. - Disegna un mosaic plot della matrice di confusione.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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()