1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Marketing Analytics: Predicția abandonului clienților în Python
Connected

exercițiu

Matricea de confuzie

Folosind funcția confusion_matrix() din scikit-learn, poți crea cu ușurință matricea de confuzie a clasificatorului tău și înțelege mai nuanțat performanța acestuia. Funcția primește două argumente: etichetele reale ale setului de testare – y_test – și etichetele prezise.

Etichetele prezise de clasificatorul tău Random Forest din exercițiul anterior sunt stocate în y_pred și au fost calculate astfel:

y_pred = clf.predict(X_test)

Notă importantă: sklearn calculează implicit matricea de confuzie după cum urmează:

Screenshot 2019-05-13 05.59.04.png

Observă că axele sunt inversate față de ce ai văzut în videoclip. Metricile în sine rămân aceleași, dar ține cont de acest lucru când interpretezi tabelul.

Instrucțiuni 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Importă confusion_matrix din sklearn.metrics.