# 评估分类器 confMat = np.zeros((len(np.unique(testLabels)), len(np.unique(testLabels))), dtype=np.int32) for i in range(len(testLabels)): confMat[int(testLabels[i]), int(predictedLabels[i])] += 1 accuracy = np.trace(confMat) / np.sum(confMat)这段代码会出现：Traceback (most recent call last): File "D:\Crack_test\classifierOfSVM.py", line 94, in <module> confMat[int(testLabels[i]), int(predictedLabels[i])] += 1 IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1错误，请改正

这个错误的原因是 `confMat` 的第一维大小只有 1，而你的索引超出了范围。你需要检查一下 `confMat` 的大小是否正确。

如果你使用的是多分类问题，那么你需要将 `confMat` 的大小设置为类别数目的平方。例如，如果有 4 个类别，那么你可以这样初始化 `confMat`：

confMat = np.zeros((4, 4), dtype=np.int32)

如果你使用的是二分类问题，那么 `confMat` 的大小应该是 2x2：

confMat = np.zeros((2, 2), dtype=np.int32)

确保你的 `confMat` 大小正确后，你需要检查一下 `testLabels` 和 `predictedLabels` 数组的大小是否与 `confMat` 大小相同。如果它们的大小不同，你需要检查一下代码中的 bug。