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  3. 使用 Python 中的 statsmodels 进行回归入门
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道练习

绘制混淆矩阵的马赛克图

手动计算性能矩阵也许很有趣，但如果您需要比较多个模型的混淆矩阵，就会变得繁琐。好在 .pred_table() 方法可以直接为您计算混淆矩阵。

此外，您还可以将 .pred_table() 方法的输出传给 mosaic() 函数，将混淆矩阵可视化。

churn 和 mdl_churn_vs_relationship 已可用。

说明

100 XP
  • 从 statsmodels.graphics.mosaicplot 导入 mosaic() 函数。
  • 使用 .pred_table() 方法创建 conf_matrix 并打印。
  • 绘制该混淆矩阵的马赛克图。