A matriz de confusão é utilizada na avaliação de modelos de classificação, no contexto do aprendizado de máquina. Dentre as métricas que podem ser extraídas da matriz de confusão, que resumem a capacidade de um modelo de acertar suas predições, estão o percentual que foi predito:

I. Positivo corretamente sobre o total que de fato era positivo.

II. Negativo corretamente sobre o total que de fato era negativo.

III. Positivo sobre o total que de fato era negativo.

IV. Negativo sobre o total que de fato era positivo.

Os itens de I a IV correspondem, correta e respectivamente, a