جدول يوضح ما أصابه المصنف وما أخطأ فيه، فئة بفئة.مصفوفة الالتباس هي تخطيط جدولي محدد يسمح بتصور أداء خوارزمية التعلم الخاضع للإشراف، وعادةً ما تكون مصنفًا. يمثل كل صف من المصفوفة الحالات في الفئة الفعلية، بينما يمثل كل عمود الحالات في الفئة المتوقعة (أو العكس). ينبع الاسم من حقيقة أنها تجعل من السهل رؤية ما إذا كان النظام يخلط بين فئتين (أي، يخطئ في تصنيف إحداهما كالأخرى بشكل شائع).
انتشر هذا المصطلح في مجال تعلم الآلة في ستينيات القرن العشرين، على الرغم من أن مفهوم جدول الاحتمالات في الإحصاء يسبقه. الأصل الدقيق غير واضح.
لمشكلة تصنيف تحتوي على N من الفئات، تكون المصفوفة بحجم N×N. تُظهر الخلايا القطرية عدد التنبؤات الصحيحة لكل فئة، بينما تُظهر الخلايا غير القطرية التصنيفات الخاطئة. من هذا الجدول، يمكن اشتقاق مقاييس مثل الدقة، والإحكام، والاستدعاء، ودرجة F1. للتصنيف الثنائي، تكون المصفوفة 2×2 مع إدخالات تُسمى عادةً إيجابي حقيقي، وإيجابي كاذب، وسلبي حقيقي، وسلبي كاذب.
تُستخدم في تقييم ومقارنة المصنفات في مجالات مثل التشخيص الطبي، وكشف البريد العشوائي، والتعرف على الصور، حيث يكون فهم أنواع الأخطاء أكثر أهمية من الدقة الإجمالية.
يمكن استخدام مصفوفة الالتباس لحساب معامل ارتباط ماثيوز، وهو مقياس واحد يلخص المصفوفة بأكملها وغالبًا ما يكون أكثر إفادة من الدقة لمجموعات البيانات غير المتوازنة.








