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もう一度、混同行列

Python で混同行列を作るのは簡単です。いちばんのポイントは、行列の向きを正しく理解することです。この演習では、sklearn の混同行列の実装を確実に理解します。ここでは、tic_tac_toe データセットを使って rfc というランダムフォレストモデルを作成し、プレイヤー1の結果が 0（負け）か 1（勝ち）かを予測します。

注意: 別のサイトや別のプログラミング言語の資料では、値の並びが逆になっている場合があります。

この演習はコースの一部です

Python によるモデル検証

コースを見る

演習の手順

  • 混同行列を作成するための sklearn の関数をインポートします。
  • モデル rfc を使って、テストセット X_test のカテゴリ予測を作成します。
  • sklearn を使って混同行列を作成します。
  • cm のうち、実際が 1 で 1 と予測された値（真陽性）を表す要素を出力してください。

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。

from sklearn.metrics import ____

# Create predictions
test_predictions = rfc.____(____)

# Create and print the confusion matrix
cm = ____(____, ____)
print(cm)

# Print the true positives (actual 1s that were predicted 1s)
print("The number of true positives is: {}".format(cm[____, ____]))
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