子集混淆矩阵无法正常工作。

问题描述：

在使用子集混淆矩阵时，发现它无法正常工作。

解决方法：

1. 检查数据集：首先，确保你的数据集已经正确加载，并且数据的标签和预测结果都是正确的。你可以通过打印数据集中的标签和预测结果来验证它们是否正确。

print(labels)
print(predictions)

2. 检查标签和预测结果的类型：确保标签和预测结果的类型是相同的。子集混淆矩阵需要标签和预测结果都是二进制或多分类的。如果它们的类型不一致，可以使用以下代码将它们转换为相同的类型：

labels = labels.astype(int)
predictions = predictions.astype(int)

3. 检查类别数量：确认类别数量是否正确。子集混淆矩阵需要知道有多少个类别。你可以使用以下代码来获取类别的数量：

num_classes = len(np.unique(labels))

4. 检查混淆矩阵的维度：确保混淆矩阵的维度与类别数量相匹配。子集混淆矩阵的维度应为(num_classes, num_classes+1)。如果维度不匹配，可以使用以下代码调整混淆矩阵的维度：

confusion_matrix = np.zeros((num_classes, num_classes+1))

5. 更新混淆矩阵：确保在计算混淆矩阵时，正确地更新了对应的计数。你可以使用以下代码来更新混淆矩阵：

for i in range(len(labels)):
    true_label = labels[i]
    predicted_label = predictions[i]
    confusion_matrix[true_label, predicted_label] += 1

6. 检查输出结果：最后，检查子集混淆矩阵的输出结果是否符合预期。你可以使用以下代码来打印混淆矩阵：

print(confusion_matrix)

通过检查这些步骤，你应该能够解决子集混淆矩阵无法正常工作的问题。如果问题仍然存在，可能是由于其他代码或数据问题导致的。