Matriz de confusión en el ejemplo de código de Python de aprendizaje automático

Ejemplo 1: Python de matriz de confusión

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')

Ejemplo 3: calcular la matriz de confusión usando Python

import numpy as np

currentDataClass =[1,3,3,2,5,5,3,2,1,4,3,2,1,1,2]
predictedClass =[1,2,3,4,2,3,3,2,1,2,3,1,5,1,1]defcomp_confmat(actual, predicted):

    classes = np.unique(actual)# extract the different classes
    matrix = np.zeros((len(classes),len(classes)))# initialize the confusion matrix with zerosfor i inrange(len(classes)):for j inrange(len(classes)):

            matrix[i, j]= np.sum((actual == classes[i])&(predicted == classes[j]))return matrix

comp_confmat(currentDataClass, predictedClass)

array([[3.,0.,0.,0.,1.],[2.,1.,0.,1.,0.],[0.,1.,3.,0.,0.],[0.,1.,0.,0.,0.],[0.,1.,1.,0.,0.]])

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