深度学习绘制混淆矩阵报Singleton array 1 cannot be considered a valid collection如何解决

错误的核心是真实标签数组与预测标签数组的维度不匹配：

• 你的Y_pred_classes是长度为16的一维数组，对应16个验证样本的预测分类结果
• Y_true仅输出单个值1，是因为np.argmax(y_val,axis = 0)的轴参数设置错误：该操作会对所有验证样本的标签全局取最大值索引，仅返回单个值，不符合混淆矩阵要求的「每个样本对应一个真实标签」的输入规则，因此触发类型错误。

1. 先确认验证集标签y_val的存储格式：
   • 如果y_val是one-hot编码的多分类标签，形状为(样本数, 类别数)，将取argmax的轴改为axis=1即可，修改后代码：

     Y_true = np.argmax(y_val, axis=1)
     

   • 如果y_val本身就是整数形式的分类标签，形状为(样本数,)，不需要调用argmax，直接赋值即可：

     Y_true = y_val
     

2. （可选优化）混淆矩阵的计数为整数，可将热力图的格式参数改为fmt='d'，避免显示带小数的计数结果：

   sns.heatmap(confusion_mtx, annot=True, linewidths=0.01,cmap="Greens",linecolor="gray", fmt= 'd',ax=ax)
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jennie C.