Я работал над проблемой мультикласса-мульти-выхода, и у меня есть следующие y_val значения и y_pred значения.
y_true = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [-1, -1, -1],[0, 1, 1],[1, 1, 1]])
y_pred = np.array([[0.49844795, 0.49340782, 0.4932781 ],
[0.49901304, 0.49625823, 0.4960169 ],
[0.4970465, 0.5005804, 0.49830395],
[0.49893036, 0.49582246, 0.4956044 ],
[0.49810576, 0.49429843, 0.4932651 ]])
Но я не могу произвести мультикласс-мульти-выход как в y_true для y_pred.
Я пробовал следующее:
from sklearn.metrics import accuracy_score
vaccuracy_score = accuracy_score(y_val, np.round(y_pred))
Я получаю ошибку следующим образом.
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass-multioutput and multilabel-indicator targets
Заранее спасибо за вашу помощь.