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:

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.