Matrice di confusione

Nell'ambito dell'Intelligenza artificiale, la matrice di confusione restituisce un valore dell'accuratezza di classificazione statistica.

Ogni riga della matrice rappresenta i valori predetti, mentre ogni colonna rappresenta i valori attuali. Attraverso questa matrice e' osservabile se vi e' "confusione" nella classificazione di diverse classi.

Attraverso l'uso della matrice di confusione e' possibile calcolare il coefficiente kappa, anche conosciuto come coefficiente di Cohen.

Matrice di confusione

Nell'apprendimento automatico questa tabella puo' anche essere utilizzata con i valori di "veri positivi"/"falsi positivi" e "falsi negativi"/"veri negativi".

		Vaolri attuali
		p	n	totale
Valori predetti	p'	Veri positivi	Falsi positivi	P'
	n'	Falsi negativi	Veri negativi	N'
totale		P	N