混同行列
機械学習の分野、特に統計的分類の問題において、混同行列(こんどうぎょうれつ、英: confusion matrix)は、アルゴリズムの性能を可視化するための特有の表配置である。誤差行列(error matrix)とも呼ばれる。通常は教師あり学習で使用される(教師なし学習では通常、マッチング行列と呼ばれる)。行列の行方向は実際のクラス(部分集合)のインスタンス(実体)を表し、列方向はモデルで予測されたクラスのインスタンスを表すが、その逆の場合もある。
これは特別な種類の分割表で、2つの次元(「実際」と「予測」)と、両方の次元で同一の「クラス」のセットからなる(次元とクラスの各組み合わせは分割表の変数である)。