Confusion matrix

جدول NxN يلخص عدد التنبؤات الصحيحة وغير الصحيحة التي قدمها نموذج التصنيف (classification model). على سبيل المثال، ضع في اعتبارك مصفوفة الارتباك التالية لنموذج التصنيف الثنائي (binary classification):
توضح مصفوفة الارتباك السابقة ما يلي:
• من بين التنبؤات الـ 19 التي كانت الحقيقة الأساسية (ground truth) فيها هي الورم (Tumor)، صنف النموذج 18 بشكل صحيح وصنف 1 بشكل غير صحيح.
• من بين 458 تنبؤًا كانت الحقيقة الأساسية فيها غير ورم (Non-Tumor)، صنف النموذج بشكل صحيح 452 وصنف 6 بشكل غير صحيح.
يمكن أن تساعدك مصفوفة الارتباك الخاصة بمشكلة التصنيف متعدد الفئات (multi-class classification) في تحديد أنماط الأخطاء. على سبيل المثال، ضع في اعتبارك مصفوفة الارتباك التالية لنموذج تصنيف متعدد الفئات من 3 فئات يصنف ثلاثة أنواع مختلفة من زهرة iris (فيرجينيكا وفيرسيكولور وسيتوسا). عندما كانت الحقيقة الأساسية هي فيرجينيكا، تُظهر مصفوفة الارتباك أن النموذج كان أكثر عرضة للتنبؤ بفيرسيكولور بالخطأ من سيتوسا:
كمثال آخر، يمكن أن تكشف مصفوفة الارتباك أن نموذجًا تم تدريبه على التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد يميل إلى التنبؤ بالخطأ 9 بدلاً من 4، أو التنبؤ بالخطأ 1 بدلاً من 7.
تحتوي مصفوفات الارتباك على معلومات كافية لحساب مجموعة متنوعة من مقاييس الأداء، بما في ذلك الدقة (precision) والاسترجاع (recall).