Python 计算sklearn.metrics.ndcg_分数时出错

我试图计算分类器的ndcg分数，但我得到了以下错误：

ValueError:仅支持（'multilabel-indicator'、'continuous multioutput'、'multiclass multioutput'）格式。取而代之的是多类

这是我的密码：

#声明分类器、拟合数据并进行预测
从sklearn.employ导入随机林分类器
rnd_forest=RandomForestClassifier（）
rnd_forest.fit（X_train\u tr，y_train）
y_pred_prob=rnd_森林。预测概率（X_train_tr）
#计算ndcg分数
从sklearn.metrics导入ndcg\U分数
#这就是我出错的地方
ndcg得分（y_训练，y_预测概率，k=5）

这就是我的目标和预测概率：

#前两个示例的真实标签
y_列车[：2]
>数组（[7,7]）
#前两次观测的预测概率
y_pred_prob[：2]
>数组（[[0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0.]），
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.]])

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我试图将y_train重塑为一个二维阵列，但它不起作用。有人能告诉我如何修复这个错误吗？

假设您在

y\u列中有
N
观察值。您必须将
y\u train
转换为
N
行和
12
列的矩阵

#创建一个大小为（N，12）并填充零的数据数组
y_列_矩阵=np.0（形状=（y_预测问题形状[0]，y_预测问题形状[1]））
#在每行对应的类别上写一个1
y_列矩阵[np.arange（y_pred_prob.shape[0]），y_列]=1
#你现在有了这个恩达里
y_列_矩阵
数组（[[0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0.]），
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.]])

现在您可以计算分数：

ndcg评分（y\u训练矩阵，y\u预测概率）
1