Kaggleのチュートリアルのタイタニック

Kaggleのチュートリアルのタイタニック問題をkerasで処理してみようと次の2つを参考にしながら組み合わせてみたのですが、どうもうまく動かなく次のようなエラーメッセージが出てしまいます。
[1] https://qiita.com/pappapa/items/ebe0c1a0d518cc6ee7bc
[2] https://qiita.com/agumon/items/0df9f008a255796b5a94
Error when checking target: expected dense_57 to have shape (2,) but got array with shape (1,)

同じようなエラーが出ている人もいたのですが、one-hot vectorにしていなくてこのようなエラーが出ていたみたいなんですがここではone-hot vectorにしているにも関わらずこのようなエラーが出てしまっています。

どこが間違っているのかどなたかわかりますでしょうか？

Python
1# k-fold cross validation
2import keras
3from keras.models import Model
4from keras.layers import Input, Dense, Activation, Dropout
5from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
6
7x_train = train_data
8x_test = test_data
9y_train = train_label
10
11k = 4
12num_epochs = 78
13batch_size = 8
14num_class = 2
15
16a_all_scores = []
17b_all_scores = []
18c_all_scores = []
19d_all_scores = []
20
21kfold = StratifiedKFold(n_splits=k, shuffle=False, random_state=seed)
22
23for idx_train, idx_val in kfold.split(x_train,y_train):
24    inputs = Input(shape=(x_train[idx_train][1].shape))
25    x = Dense(8, activation='relu')(inputs)
26    x = Dropout(0.2)(x)
27    x = Dense(8, activation='relu')(x)
28    x = Dropout(0.2)(x)
29    x = Dense(num_class, activation='softmax')(x)
30
31    model = Model(input=inputs, output=x)
32    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy'])
33    hist = model.fit(x_train[idx_train], keras.utils.to_categorical(y_train[idx_train], num_class),
34                    batch_size=batch_size,
35                    epochs=epochs,
36                    validation_data=(x_train[idx_val], y_train[idx_val]),
37                    verbose=1)
38    
39    a_history = his.history['acc']
40    a_all_scores.append(a_history)
41    b_history = history.history["val_acc"]
42    b_all_scores.append(b_history)
43    c_history = history.history["loss"]
44    c_all_scores.append(c_history)
45    d_history = history.history["val_loss"]
46    d_all_scores.append(d_history)