увидеть неправильную классификацию в матрице путаницы

Question

  from IPython.display import display
    #print( df["topic"].factorize().CategoricalIndex)
    #df["topic"].factorize()
    for predicted in df["topic"].factorize()[0]:
       for actual in df["topic"].factorize()[0]:
         if predicted != actual and conf_mat[actual, predicted] >= 10:
           print("'{}' predicted as '{}' : {} examples.".format(topics[actual],topics[predicted], conf_mat[actual, predicted]))
           display(df.loc[indices_test[(y_test == actual) & (pred == predicted)]][['topic', 'body_wakati']])
           print('')

Я хочу увидеть неправильную классификацию по матричной путанице, повторяя все данные в кадре данных, но он выдает одни и те же данные снова и снова, что-то не так с кодом?

это тест данных и индексов df