import numpy as npnp.random.seed(42)actual = np.random.choice([0, 1], size=100)predicted = np.random.choice([0, 1], size=100)

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom sklearn.metrics import confusion_matrixnp.random.seed(42)actual = np.random.choice([0, 1], size=100)predicted = np.random.choice([0, 1], size=100)cm = confusion_matrix(actual, predicted)plt.figure(figsize=(8, 6))sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=['Predicted No', 'Predicted Yes'], yticklabels=['Actual No', 'Actual Yes'])plt.xlabel('Predicted')plt.ylabel('Actual')plt.title('Confusion Matrix')plt.show()