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  3. マーケティングアナリティクス：Pythonで顧客解約を予測する
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演習

混同行列

scikit-learn の confusion_matrix() 関数を使うと、分類器の混同行列を簡単に作成でき、性能をより多角的に把握できます。引数は2つで、テストセットの実際のラベル y_test と、予測したラベルです。

前の演習で作成した Random Forest 分類器の予測ラベルは y_pred に保存されており、次のように計算しました。

y_pred = clf.predict(X_test)

重要な注意: sklearn は既定で、混同行列を次のように計算します。

Screenshot 2019-05-13 05.59.04.png

軸の向きが動画で見たものと逆になっている点にご注意ください。指標そのものは同じですが、表を解釈する際はこの点を念頭に置いてください。

指示1 / 3

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  • sklearn.metrics から confusion_matrix をインポートします。