（Confusion Matrix）:
混淆矩陣的每一列代表了預測類別，每一列的總數表示預測爲該類別的數據的數目；每一行代表了數據的真實歸屬類別，每一行的數據總數表示該類別的數據實例的數目。每一列中的數值表示真實數據被預測爲該類的數目：如下圖，第一行第一列中的43表示有43個實際歸屬第一類的實例被預測爲第一類，同理，第一行第二列的2表示有2個實際歸屬爲第一類的實例被錯誤預測爲第二類。
如有150個樣本數據，預測爲1,2,3類各爲50個。分類結束後得到的混淆矩陣爲：
| 預測 | ||||
|
類1 |
類2 |
類3 |
||
| 實際 |
類1 |
43 |
2 |
0 |
|
類2 |
5 |
45 |
1 |
|
|
類3 |
2 |
3 |
49 |
|
每一行之和表示該類別的真實樣本數量，每一列之和表示被預測爲該類別的樣本數量，
第一行說明有43個屬於第一類的樣本被正確預測爲了第一類，有兩個屬於第一類的樣本被錯誤預測爲了第二類