Este documento examina la distribución de los autovalores de una matriz de confusión aleatoria utilizada en la evaluación del aprendizaje automático. También analizamos las distribuciones de la traza de la matriz y la diferencia entre las trazas de las matrices de confusión aleatorias. Además, demostramos cómo estas distribuciones se pueden aplicar para calcular la probabilidad de superioridad de los modelos de aprendizaje automático. A modo de ejemplo, utilizamos la probabilidad de superioridad para comparar la precisión de cuatro tareas de predicción de aprendizaje automático de resultados de enfermedades.