Я решаю проблему ранжирования классов для каждого уникального идентификатора на основе количества использования.У меня есть 6 уникальных классов по обучению и тестовым данным.Мой режим нейронной сети предсказывает использование ядра, отвечающее каждому классу.Поэтому, если имеется 10000 тестовых образцов, у меня есть массив прогнозирования 10000X6 и массив истинных значений 10000X6.Я хочу проверить производительность модели, используя метрики NDCG.Я следую записной книжке kaggle, прикрепленной для этого: https://www.kaggle.com/davidgasquez/ndcg-scorer
Здесь автор указывает следующие параметры:
y_true : array, shape = [n_samples]
Ground truth (true relevance labels).
y_score : array, shape = [n_samples, n_classes]
Predicted scores.
k : int
Rank.
В моем случае y_true - это массивформы n_samples X n_classes и так же мой y_score.Я не понимаю, как y_true может иметь форму n_samples, я что-то здесь неправильно понимаю?Также ранг будет 6 в моем случае?Ценю ответ.