Scikit Learn ofrece esta funcionalidad en sklearn.metrics.confusion_matrix. Para verla en funcionamiento partamos de los siguientes datos:
y_real = [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
y_pred = [1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0]
y_real representa nuestra variable objetivo -la realidad-. Vemos que hay 5 elementos positivos y 5 negativos. y_pred representa nuestra predicción. De los 5 valores positivos, hemos clasificado 4 como tales (verdaderos positivos) y 1 como negativo (falso negativo). Por otro lado, de los 5 valores negativos, hemos clasificado 2 como positivos (falsos positivos) y 3 como negativos (verdaderos negativos).
Importamos la función confusion_matrix y la ejecutamos con nuestros datos:
from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(y_real, y_pred)
