НачатьНачать бесплатно

Построение мозаичного графика матрицы ошибок

Вычислять матрицу качества вручную — занятие увлекательное, но при сравнении нескольких моделей это быстро становится рутиной. К счастью, метод .pred_table() рассчитает матрицу ошибок за вас.

Кроме того, результат метода .pred_table() можно использовать для визуализации матрицы ошибок с помощью функции mosaic().

Переменные churn и mdl_churn_vs_relationship уже доступны.

Это упражнение является частью курса

Введение в регрессию с statsmodels на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте функцию mosaic() из statsmodels.graphics.mosaicplot.
  • Создайте conf_matrix с помощью метода .pred_table() и выведите результат на экран.
  • Постройте мозаичный график матрицы ошибок.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import mosaic from statsmodels.graphics.mosaicplot
____

# Calculate the confusion matrix conf_matrix
conf_matrix = ____

# Print it
print(conf_matrix)

# Draw a mosaic plot of conf_matrix
____
plt.show()
Редактировать и запускать код