Implementación de la matriz de confusión para la clasificación

Introducción

En este proyecto, aprenderás cómo implementar una matriz de confusión, que es una herramienta fundamental para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación. La matriz de confusión proporciona una desglose detallado de las predicciones del modelo, lo que te permite identificar áreas de mejora y obtener valiosas perspectivas sobre las fortalezas y debilidades del modelo.

🎯 Tareas

En este proyecto, aprenderás:

• Cómo implementar la función confusion_matrix para calcular la matriz de confusión para un problema de clasificación
• Cómo probar y refinar la función confusion_matrix para manejar casos límite y mejorar su robustez
• Cómo documentar la función confusion_matrix para que sea más amigable para el usuario y más fácil de entender
• Cómo integrar la función confusion_matrix en un proyecto de aprendizaje automático más grande y utilizarla para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación

🏆 Logros

Después de completar este proyecto, podrás:

• Calcular e interpretar la matriz de confusión para un problema de clasificación
• Aplicar técnicas para manejar casos límite y mejorar la robustez de una función
• Implementar mejores prácticas para documentar y hacer el código más amigable para el usuario
• Aplicar la matriz de confusión en el contexto de un proyecto de aprendizaje automático más grande