Возможно, имелась в виду матрица ошибок для бинарной классификации в алгоритмах машинного обучения. 1 В такой матрице главная диагональ содержит количество корректно предсказанных образцов для обоих классов, а остальные значения — количество ошибочных предсказаний. 1

Значения матрицы ошибок используются для вычисления различных метрик оценки классификатора. 1

Кроме того, в алгоритмах машинного обучения могут использоваться диагональные матрицы, в которых все элементы, за исключением тех, что находятся на главной диагонали, равны нулю, а на главной диагонали — имеют значение, не равное 1. 2 Такие матрицы полезны для некоторых алгоритмов. 2