Karmaşıklık matrisi

scikit-learn'in confusion_matrix() fonksiyonunu kullanarak sınıflandırıcının karmaşıklık matrisini (confusion matrix) kolayca oluşturabilir ve performansını daha ayrıntılı değerlendirebilirsin. Bu fonksiyon iki argüman alır: Test kümenin gerçek etiketleri - y_test - ve tahmin edilen etiketler.

Önceki egzersizdeki Random Forest sınıflandırıcının tahmin ettiği etiketler y_pred içinde saklanıyor ve şu şekilde hesaplandı:

y_pred = clf.predict(X_test)

Önemli not: sklearn varsayılan olarak karmaşıklık matrisini aşağıdaki gibi hesaplar:

Eksenlerin videoda gördüğünün tersi olduğuna dikkat et. Metriklerin kendisi aynı kalır, ancak tabloyu yorumlarken bunu aklında tut.