这是我的预测结果

array([[1., 0., 0.],   [0., 1., 0.],   [0., 1., 0.],   [0., 1., 0.],   [0., 1., 0.],   [0., 0., 1.],   [0., 1., 0.],   [0., 0., 1.],   [0., 1., 0.],   [0., 0., 1.],   [1., 0., 0.],   [1., 0., 0.],   [0., 1., 0.],   [0., 0., 1.],   [1., 0., 0.],   [0., 0., 1.],   [1., 0., 0.],   [1., 0., 0.],   [0., 1., 0.],   [0., 0., 1.],   [0., 1., 0.],   [0., 1., 0.],   [0., 1., 0.],   [0., 1., 0.],   [0., 0., 1.],   [1., 0., 0.]], dtype=float32)

这是 confusion_matrix() 函数

cm = confusion_matrix(test_labels, predictions[:,0])

我的问题是这个 confusion_matrix() 函数是如何工作的，以及如何解决这个问题？作为一个新手，如果有人能给我一点解释，将会非常有帮助。谢谢。

回答：

这主要是因为数组的形状不一致。请使用 test_labels.shape 等检查数组。然后使用 reshape 方法或适当分割它们，使形状匹配。