Precizia ascunde problemele. O matrice de confuzie le expune. Tabelul prezintă încrucișat etichetele prezise cu etichetele reale, arătând exact unde un clasificator are succes și unde eșuează.

Rândurile reprezintă de obicei clasele reale, iar coloanele reprezintă predicțiile. Diagonala conține clasificările corecte. Celulele din afara diagonalei prezintă erori specifice, cum ar fi tumorile benigne prezise ca fiind maligne. Modelele din aceste celule ghidează îmbunătățirea.

Metrici derivate

• Precizia, a pozitivelor prezise, ​​câte sunt corecte
• Reamintim, dintre rezultatele pozitive reale, câte au fost găsite
• Specificitate, rată negativă reală
• Scor F1, media armonică a preciziei și a rechemării

Dezechilibrul de clasă face ca matricea să fie esențială. Atunci când o clasă domină, acuratețea pare ridicată, în timp ce clasa minoritară este ignorată. Matricea dezvăluie dacă modelul învață de fapt sau pur și simplu prezice eticheta majorității.