Nøyaktighet skjuler problemer. En forvirringsmatrise avslører dem. Tabellen krysstabulerer predikerte etiketter mot faktiske etiketter, og viser nøyaktig hvor en klassifikator lykkes og hvor den mislykkes.

Rader representerer vanligvis faktiske klasser og kolonner representerer prediksjoner. Diagonalen inneholder korrekte klassifiseringer. Celler utenfor diagonalen viser spesifikke feil, for eksempel godartede svulster predikert som ondartede. Mønstre i disse cellene styrer forbedring.

Avledede beregninger

• Presisjon, av predikerte positive, hvor mange er riktige
• Husk hvor mange av de faktiske positive resultatene som ble funnet
• Spesifisitet, ekte negativ rate
• F1-poengsum, harmonisk gjennomsnitt av presisjon og gjenkalling

Klasseubalanse gjør matrisen essensiell. Når én klasse dominerer, ser nøyaktigheten ut til å være høy, mens minoritetsklassen ignoreres. Matrisen avslører om modellen faktisk lærer eller bare forutsier majoritetsmerkelappen.