Độ chính xác che giấu các vấn đề. Ma trận nhầm lẫn sẽ phơi bày chúng. Bảng này đối chiếu các nhãn dự đoán với các nhãn thực tế, cho thấy chính xác nơi bộ phân loại thành công và nơi nó thất bại.

Các hàng thường biểu thị các lớp thực tế và các cột biểu thị các dự đoán. Đường chéo chứa các phân loại chính xác. Các ô ngoài đường chéo cho thấy các lỗi cụ thể, chẳng hạn như khối u lành tính bị dự đoán là ác tính. Các mẫu trong các ô đó hướng dẫn việc cải thiện.

Các chỉ số dẫn xuất

• Độ chính xác của các dự đoán dương tính, tức là có bao nhiêu dự đoán chính xác.
• Hãy nhớ lại, trong số các trường hợp dương tính thực tế, đã tìm thấy bao nhiêu trường hợp.
• Độ đặc hiệu, tỷ lệ âm tính thực
• Điểm F1, trung bình điều hòa của độ chính xác và độ thu hồi

Sự mất cân bằng lớp khiến ma trận trở nên thiết yếu. Khi một lớp chiếm ưu thế, độ chính xác có vẻ cao trong khi lớp thiểu số bị bỏ qua. Ma trận cho thấy liệu mô hình thực sự đang học hay chỉ đơn giản là dự đoán nhãn của lớp đa số.