En el campo de la inteligencia artificial y en especial en el problema de la clasificación estadística, una matriz de confusión es una herramienta que permite la visualización del desempeño de un algoritmo que se emplea en aprendizaje supervisado.
Cada columna de la matriz representa el número de predicciones de cada clase, mientras que cada fila representa a las instancias en la clase real.
Sin embargo, esto no significa que sea un buen clasificador, pues tuvo un 100% de error en la clasificación de las muestras de la clase 2.
En la matriz ejemplo que aparece a continuación, de 8 gatos reales, el sistema predijo que tres eran perros y de seis perros predijo que uno era un conejo y dos eran gatos.
A partir de la matriz se puede ver que el sistema tiene problemas distinguiendo entre gatos y perros, pero que puede distinguir razonablemente bien entre conejos y otros animales.