Confusion Matrix to narzędzie stosowane w analizie klasyfikacji, które pozwala na ocenę jakości klasyfikacji modelu. Składa się ona z macierzy, która przedstawia liczbę przypadków, w których model poprawnie lub niepoprawnie sklasyfikował dane. Macierz ta składa się z czterech elementów: prawdziwie pozytywnych (True Positive - TP), fałszywie pozytywnych (False Positive - FP), prawdziwie negatywnych (True Negative - TN) i fałszywie negatywnych (False Negative - FN). TP oznacza liczbę przypadków, w których model poprawnie sklasyfikował wynik jako pozytywny, FP oznacza liczbę przypadków, w których model błędnie sklasyfikował wynik jako pozytywny, TN oznacza liczbę przypadków, w których model poprawnie sklasyfikował wynik jako negatywny, a FN oznacza liczbę przypadków, w których model błędnie sklasyfikował wynik jako negatywny. Confusion Matrix jest bardzo przydatna w ocenie skuteczności