混淆矩陣（confusion matrix）最常用于評(píng)估分類模型的性能。它通過一個(gè)矩陣展示模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的關(guān)系，特別用于計(jì)算分類錯(cuò)誤率、準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。下面我們分析每個(gè)選項(xiàng)：

- **A: 一元線性回歸**
- 一元線性回歸是用于預(yù)測(cè)連續(xù)變量的值的回歸分析方法?；煜仃嚥贿m用于回歸任務(wù)，因?yàn)樗饬康氖欠诸惾蝿?wù)中的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

- **B: 樸素貝葉斯**
- 樸素貝葉斯是一種用于分類的概率模型。混淆矩陣可以用于評(píng)估其分類結(jié)果，因此這是一個(gè)適用的選項(xiàng)。

- **C: K-Means**
- K-Means是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，主要用于聚類分析，而不是分類。雖然可以將聚類結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行比較，但通常不會(huì)直接使用混淆矩陣來評(píng)估其性能。

- **D: 關(guān)聯(lián)規(guī)則**
- 關(guān)聯(lián)規(guī)則是一種用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中變量之間關(guān)系的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通常不涉及直接的分類任務(wù)。因此，混淆矩陣不適用于評(píng)估關(guān)聯(lián)規(guī)則的結(jié)果。

綜上所述，混淆矩陣最可能用來檢驗(yàn) **B: 樸素貝葉斯** 模型的結(jié)果，因?yàn)樗且粋€(gè)分類模型。