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雷达卡
第7步：使用带有属性X_test的.predict（）方法来确定最终结果
# Predicting the Test set results
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred
注意：随机森林的准确度为72％。（在进行不同测试尺寸的实验时可能会有所不同，此处= 0.25）。
步骤8：要知道准确性，需要混淆矩阵。混淆矩阵是一个2X2矩阵。
注意：True或False指的是指定的分类是正确的还是不正确的，而正面或负面指的是指定为正面或负面类别
# Making the Confusion Matrix
from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
cm
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