Luego de de una prolongada recopilación de datos hemos podido resolver este apuro que tienen muchos usuarios. Te compartimos la solución y deseamos serte de gran apoyo.
Ejemplo 1: matriz de confusión python
By definition, entry i,j in a confusion matrix is the number of
observations actually in group i, but predicted to be in group j.
Scikit-Learn provides a confusion_matrix function:from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_actu =[2,0,2,2,0,1,1,2,2,0,1,2]
y_pred =[0,0,2,1,0,2,1,0,2,0,2,2]
confusion_matrix(y_actu, y_pred)# Output# array([[3, 0, 0],# [0, 1, 2],# [2, 1, 3]], dtype=int64)
Ejemplo 2: código python de matriz de confusión
from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_predicted)
cm
# after creating the confusion matrix, for better understaning plot the cm.import seaborn as sn
plt.figure(figsize =(10,7))
sn.heatmap(cm, annot=True)
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Truth')
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