Python Kfold交叉验证值错误：形状（无，1）和（无，3）不兼容

我正在对X光图像执行KFold交叉验证。 我有一个数据集的csv文件，其中基本上有一个名为“Label_1_Virus_category”的列，有3个值（正常值、细菌值、病毒值）中的一个。 所有图像都在Train And Test文件夹中（没有任何其他子文件夹） 因此，我需要在密集的模型层中有3个输出节点

df.info

给出以下输出：

ID                        object
X_ray_image_name          object
Label                     object
Dataset_type              object
Label_2_Virus_category    object
Label_1_Virus_category    object
dtype: object

所以我创建dataframe作为-

my_input_col = ['X_ray_image_name']
X = train_data[train_data['Dataset_type']=='TRAIN'][my_input_col]
print(X.shape)
my_out_col = ['Label_1_Virus_category']
Y = train_data[train_data['Dataset_type']=='TRAIN'][my_out_col]

错误-

---> 34         history = model.fit(train_data_generator, epochs=20, batch_size=batch_size, callbacks=callbacks_list, validation_data=valid_data_generator)

ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 3) are incompatible  

我的

列车数据\u生成器

和

有效数据\u生成器

是-

train_data_generator = idg.flow_from_dataframe(training_data, directory = image_dir,
                        x_col = "X_ray_image_name", y_col = "Label_1_Virus_category",
                        class_mode = "raw", shuffle = True)
valid_data_generator  = idg.flow_from_dataframe(validation_data, directory = image_dir,
                        x_col = "X_ray_image_name", y_col = "Label_1_Virus_category",
                        class_mode = "raw", shuffle = True)

如果我将最终致密层中的单位从3改为1，那么这个问题就解决了，但我觉得这是错误的

多谢各位