Machine learning 随机森林多类多输出分数？

使用RandomForest时，出现以下错误：

  self.scores = metrics.accuracy_score(y_test, self.y_pred)

   ValueError: multiclass-multioutput is not supported

我想这是因为我使用了多个整数标签，而不是一个热标签。 我必须使用整数标签

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在我的场景中有没有计算分数的方法？

到目前为止，这似乎是正确的解决方案：

def scores(original, predicted):
  row_matches = np.sum(np.all(original == predicted, axis=1))
  row_total = float(original.shape[0])

  matches = np.sum(original == predicted)
  total = (row_total * original.shape[1])

  mse = ((original - predicted)**2).mean(axis=1).mean()


  return { 'acc_row' : row_matches/row_total, 'acc_items' : matches/total, 'mse': mse }