Как я могу вычислить sklearn.metrics.mutual_info_score с двумя кластерами по 50D и 500 выборок в каждом. Я попробовал этот простой пример:
from sklearn.metrics.cluster import normalized_mutual_info_score
a= normalized_mutual_info_score([[0,1,2], [0,1,2], [0,1,2], [0,1,2]], [[0,1,2], [0,1,2], [0,1,2], [0,1,2]])
print(a)
Но я получаю следующую ошибку: ValueError: label_true должно быть 1D: shape is (4, 3)
Как я могу использовать normalized_mutual_info_score с 50 данные измерений?