Beim Machine Learning wird ein Algorithmus mit Daten gefüttert, damit er selbstständig lernt, eine bestimmte Aufgabe zu erledigen. Bei Klassifikationsproblemen sagt er Ergebnisse voraus, die mit der Realität verglichen werden müssen, um seinen Leistungsgrad zu messen. Normalerweise wird die Konfusionsmatrix, auch Kontingenztabelle genannt, verwendet. Sie hebt nicht nur die richtigen und falschen Vorhersagen hervor, sondern gibt uns vor allem einen Hinweis auf die Art der Fehler, die gemacht wurden. Um eine Konfusionsmatrix zu berechnen, benötigt man einen Testdatensatz und einen Validierungsdatensatz, der die Werte der erzielten Ergebnisse enthält.