ÎncepețiÎncepe gratuit

Matrice de confuzie, din nou

Crearea unei matrice de confuzie în Python este simplă. Cel mai important lucru este să înțelegi orientarea matricei. Acest exercițiu te ajută să înțelegi implementarea matricelor de confuzie din sklearn. Ai creat deja un model de tip random forest folosind setul de date tic_tac_toe — modelul rfc — pentru a prezice rezultatele 0 (pierdere) sau 1 (victorie) pentru Jucătorul Unu.

Notă: Dacă ai citit despre matricele de confuzie pe alte site-uri sau pentru alt limbaj de programare, este posibil ca valorile să fie afișate în ordine inversă.

Acest exercițiu face parte din cursul

Validarea modelelor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă funcția din sklearn pentru crearea matricelor de confuzie.
  • Folosind modelul rfc, generează predicții de categorie pe setul de testare X_test.
  • Creează o matrice de confuzie folosind sklearn.
  • Afișează valoarea din cm care reprezintă valorile reale de 1 prezise ca 1 (pozitive reale).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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[____, ____]))
Editează și rulează codul