Tensorflow 可视化分类报告的问题

我正在尝试绘制分类报告，但在我的问题中只有2个类（0和1），当我调用分类报告时，他的输出是：

我的模型是一个带有手套嵌入的LSTM，用于情感分类，这是一个体系结构：

Model: "sequential_6"
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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
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embedding_6 (Embedding)      (None, 55, 300)           68299200  
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spatial_dropout1d_12 (Spatia (None, 55, 300)           0         
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lstm_12 (LSTM)               (None, 55, 128)           219648    
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lstm_13 (LSTM)               (None, 55, 64)            49408     
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spatial_dropout1d_13 (Spatia (None, 55, 64)            0         
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dense_18 (Dense)             (None, 55, 512)           33280     
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dropout_6 (Dropout)          (None, 55, 512)           0         
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dense_19 (Dense)             (None, 55, 64)            32832     
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dense_20 (Dense)             (None, 55, 1)             65        
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Total params: 68,634,433
Trainable params: 335,233
Non-trainable params: 68,299,200 

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您可以将

分类报告中的输出定义为
dict（）
，这样您就可以通过
pandas.DataFrame将其作为pandas数据帧读取。from_dict（）
如下所示：

import pandas as pd

display(pd.DataFrame.from_dict(classification_report(y_true, y_pred, output_dict=True)).T)

在将
y_pred
和
y_test
传递给argmax函数之前，是否可以添加其形状？是否检查
y_pred
是否仅包含两个值
1
和
0
？