分类模型构建成功测试集训练集划分成功训练模型正常评价模型各项指标也在09以上但是使用原数据集的数据进行判断分类结果只有一个怎么解决

这可能是因为原数据集中的样本分布不均匀，导致模型只能预测出一种类别。可以尝试以下方法解决：

1. 检查数据集中各类别的样本数量，如果某些类别的样本数量太少，可以考虑增加这些类别的样本数量或者使用数据增强技术来扩充数据集。

2. 尝试使用不同的模型或者调整模型的超参数，以提高模型的预测能力。

3. 如果数据集中的样本分布确实不均匀，可以考虑使用一些特殊的模型或者算法来处理不平衡数据集，例如集成学习、过采样、欠采样等技术。

4. 如果以上方法都无法解决问题，可以考虑重新采集数据或者重新定义分类问题，以更好地适应实际应用场景。