Q：
混同マトリックスがMLで役立つのはなぜですか？
A：混同マトリックスが機械学習（ML）で価値がある理由について話す方法はいくつかありますが、最も単純な方法の1つは、混同マトリックスがデータ視覚化リソースであることを説明することです。
混同マトリックスを使用すると、視聴者は分類器またはその他のアルゴリズムを使用した結果を一目で確認できます。 単純な表を使用して分析結果を表示することにより、混乱マトリックスは本質的に出力をより消化しやすいビューに要約します。
混同マトリックスは、特定の用語を使用して結果を整理します。 偽陽性と偽陰性だけでなく、真陽性と真陰性もあります。 より複雑な混同マトリックスまたは比較分類に基づく混同マトリックスの場合、これらの値は2つの異なるオブジェクトの実際のクラスおよび予測クラスとして表示される場合があります。
セマンティック用語に関係なく、結果は正方形（または長方形）のテーブルにグループ化されます。
このビューにより、アナリストは、アルゴリズムが結果を分類する際にどれだけ正確であったかを簡単に確認できます。 （最新のジェネレーターを読んで、最新のアルゴリズムをASCIIアートに適用してください。）
混同マトリックスの有用性は、MLプロジェクトの複雑さ、および情報がフォーマットされてユーザーに配信される方法に関係しています。 偽陽性、偽陰性、真陽性、真陰性を含む一連の線形結果を想像してください。 （機械学習101をお読みください。）
ユーザーは、これらの線形結果をすべてグラフに表にして、アルゴリズムがどのように機能し、どの程度正確であったかを理解する必要があります。 混同マトリックスを使用すると、この情報は強力な視覚モデルで簡単に表示されます。
たとえば、20個の画像を分類するようにマシンに求められたとします。そのうち5個は果物で、5個は野菜です。 混同マトリックスが次の内容（左上から時計回り）を保持している場合：7、5、3、5、マトリックスは7が野菜として正しく識別され、3は果物として正しく分類されたことを示しています。
示されている他の10は、プログラムが画像を正しく識別できなかった結果です。
混同マトリックスは、あらゆる種類のML分析に役立ちます。 このリソースを観察することにより、ユーザーは次元やオーバーフィットなどの問題の処理方法、およびアルゴリズムを最適化する他の方法を把握できます。
