визуализировать прогноз классификатора, разброс

Question

Я хотел бы построить график рассеяния, подобный этому, где вы можете увидеть неверные предсказанные и истинные предсказания классификатора, включая числа предсказаний

я пробовал с этим точечным графиком до сих пор

predictions_rf = rf.predict(X_test)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box')
plt.scatter(Y_test,predictions_rf)
plt.xlabel("True Values")
plt.ylabel("Predictions")

и я получил график рассеяния, подобный этому: Также можно увидеть неверные оценочные значения, но не по диагонали, а не с помощью чисел, предсказанных моделью правильно и неправильно

Как я могу улучшить свой код, чтобы получить решение, подобное первому?

Спасибо

Answer 1

То, что вы пытаетесь построить, - это матрица путаницы.

Матрица путаницы Склеарна, описанная здесь , делает именно то, что вы ищете.