混同行列のモザイクプロットを描く
パフォーマンス行列を手計算するのは楽しいかもしれませんが、複数のモデルで混同行列が必要になると手間がかかります。幸い、.pred_table() メソッドを使えば混同行列を自動で計算できます。
さらに、.pred_table() の出力を mosaic() 関数に渡して、混同行列を可視化できます。
churn と mdl_churn_vs_relationship が利用可能です。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門
演習の手順
statsmodels.graphics.mosaicplotからmosaic()関数をインポートします。.pred_table()メソッドでconf_matrixを作成し、印字します。- 混同行列のモザイクプロットを描画します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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()