Una matrice di confusione è una tabella utilizzata per valutare le prestazioni di un modello di classificazione. Riepiloga le previsioni corrette e errate fatte dal modello e fornisce una rappresentazione visiva delle prestazioni del modello. La matrice di confusione è uno strumento utile per comprendere come un modello sta effettuando le sue previsioni e quanto è accurato nel prevedere i risultati nel set di dati di test. È comunemente usato per determinare l'accuratezza, la precisione, il richiamo e il punteggio f1 di un modello di classificazione.
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