En los modelos predictivos con Y binaria que permiten la validación cruzada, como la validación cruzada k-fold o la validación cruzada de dejar uno fuera, la matriz de confusión refleja únicamente la última iteración de la clasificación cruzada. Por ejemplo, en la validación cruzada de 5 pliegues, el conjunto de entrenamiento contiene el 80 % de los datos y el conjunto de validación el 20 %. El conjunto de validación debería combinar los 5 pliegues de los datos para representar el 100 %. En el caso de la validación cruzada de dejar uno fuera, resulta aún más inútil, ya que el conjunto de validación solo contiene una única observación.
