我试图在scikit-learn中实现RidgeClassifierCV的自定义评分函数。这包括在初始化RidgeClassifierCV对象时传递一个自定义评分函数作为score_func。我期望score_function将分类值作为y_true和y_pred的输入。然而，浮点值作为y_true和y_pred传入。y向量的大小等于类的数量乘以训练样例的数量，而不是简单地让y向量的长度等于训练样例的数量。
我是否可以强制将分类预测传递到自定义评分函数中，或者我是否必须处理原始权重?如果我必须直接处理原始权重，输出向量切片中最大值的索引是否等同于预测的类?
这是一个已经修复的错误。