混淆矩阵（confusion matrix）最常用于评估分类模型的性能。它通过一个矩阵展示模型预测结果与实际结果之间的关系，特别用于计算分类错误率、准确率、精确率、召回率和F1分数等指标。下面我们分析每个选项：

- **A: 一元线性回归**
- 一元线性回归是用于预测连续变量的值的回归分析方法。混淆矩阵不适用于回归任务，因为它衡量的是分类任务中的预测准确性。

- **B: 朴素贝叶斯**
- 朴素贝叶斯是一种用于分类的概率模型。混淆矩阵可以用于评估其分类结果，因此这是一个适用的选项。

- **C: K-Means**
- K-Means是一种无监督学习算法，主要用于聚类分析，而不是分类。虽然可以将聚类结果与真实标签进行比较，但通常不会直接使用混淆矩阵来评估其性能。

- **D: 关联规则**
- 关联规则是一种用于发现数据库中变量之间关系的无监督学习方法，通常不涉及直接的分类任务。因此，混淆矩阵不适用于评估关联规则的结果。

综上所述，混淆矩阵最可能用来检验 **B: 朴素贝叶斯** 模型的结果，因为它是一个分类模型。