Doğruluk, sorunları gizler. Bir karışıklık matrisi ise sorunları ortaya çıkarır. Tablo, tahmin edilen etiketleri gerçek etiketlerle çapraz olarak karşılaştırarak, bir sınıflandırıcının tam olarak nerede başarılı olduğunu ve nerede başarısız olduğunu gösterir.

Satırlar genellikle gerçek sınıfları, sütunlar ise tahminleri temsil eder. Diyagonal, doğru sınıflandırmaları içerir. Diyagonal dışındaki hücreler, iyi huylu tümörlerin kötü huylu olarak tahmin edilmesi gibi belirli hataları gösterir. Bu hücrelerdeki örüntüler, iyileştirmeye rehberlik eder.

Türetilmiş metrikler

• Tahmin edilen pozitif sonuçların doğruluğu, kaçının doğru olduğu.
• Gerçek pozitif vakalardan kaçının bulunduğunu hatırlayın.
• Özgüllük, gerçek negatif oranı
• F1 skoru, hassasiyet ve geri çağırmanın harmonik ortalaması

Sınıf dengesizliği matrisi vazgeçilmez kılıyor. Bir sınıf baskın olduğunda doğruluk oranı yüksek görünürken, azınlık sınıfı göz ardı ediliyor. Matris, modelin gerçekten öğrenip öğrenmediğini veya sadece çoğunluktaki etiketi tahmin edip etmediğini ortaya koyuyor.