混同行列

分類モデルの予測結果と、実際のラベルを比較した表です。2値分類の場合、正解と予測の組み合わせ（真陽性、真陰性、偽陽性、偽陰性）を配置し、分類モデルがどの程度正確に分類できているかを可視化します。

この行列を作成することで、単なる正解率だけでなく、モデルがどのクラスを間違いやすいかという詳細な分析が可能になります。例えば、病気の診断において、病気である人を健康と誤判定しているのか、健康な人を病気と誤判定しているのかを確認できます。

G検定では、性能評価指標（正解率・適合率・再現率）を計算するための元データとして重要です。混同行列の各セルが何を指すかを正確に把握していないと、指標の計算ミスや概念の混同につながります。モデルの弱点を把握するために必須のツールです。