classification_reportlabels preds labels=classes output_dict=True zero_division=1使用了这段代码以后所有的数值都变成了1准确率召回率通过混淆矩阵查看发现这是错误的

根据您提供的代码，可以看出您使用了classification_report函数来生成分类报告。在函数调用中，您设置了output_dict=True参数，这将返回一个包含报告的字典而不是默认的字符串形式报告。

如果您发现所有的数值都变成了1，并且混淆矩阵也显示错误的结果，可能有以下几个可能的原因：

1. 数据不平衡：在分类任务中，如果不同类别的样本数量差异较大，可能会导致评估指标的不准确性。这种情况下，建议使用加权平均或其他适当的指标来评估模型性能。

2. 类别标签不匹配：您在调用classification_report函数时，通过labels参数传递了类别标签，可能是类别标签的顺序或命名与实际预测结果不匹配，导致评估指标的错误计算。请确保labels参数与实际类别标签相匹配。

3. 零除错误：您在调用classification_report函数时，通过zero_division参数设置为1，这意味着当某个类别的真实样本数为0时，将返回1作为准确率和召回率的计算结果。这可能会导致准确率和召回率都变为1的情况。您可以将zero_division参数设置为其他合适的值，例如0，以避免出现这种情况。

请仔细检查上述可能的原因，并对代码和数据进行逐步调试，以找出问题所在