Матриця неточностей (confusion matrix)

За допомогою функції scikit-learn confusion_matrix() ви можете легко побудувати матрицю неточностей для свого класифікатора та отримати більш детальне уявлення про його роботу. Вона приймає два аргументи: фактичні мітки вашої тестової вибірки — y_test — і передбачені мітки.

Передбачені мітки вашого класифікатора Random Forest з попередньої вправи збережені в y_pred і були обчислені так:

y_pred = clf.predict(X_test)

Важливо: за замовчуванням sklearn обчислює матрицю неточностей так:

Зверніть увагу, що осі протилежні до тих, які ви бачили у відео. Самі метрики лишаються тими самими, але зважайте на це, інтерпретуючи таблицю.