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混同行列
機械学習の分野、特に統計的分類の問題において、混同行列（こんどうぎょうれつ、）は、アルゴリズムの性能を可視化するための特有の表配置である。誤差行列（error matrix）とも呼ばれる。通常は教師あり学習で使用される（教師なし学習では通常、マッチング行列と呼ばれる）。行列の行方向は実際のクラス（部分集合）のインスタンス（実体）を表し、列方向はモデルで予測されたクラスのインスタンスを表すが、その逆の場合もある。
これは特別な種類の分割表で、2つの次元（「実際」と「予測」）と、両方の次元で同一の「クラス」のセットからなる（次元とクラスの各組み合わせは分割表の変数である）。