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