上面代码报错 ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

如果您遇到了 `ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions` 错误，那么您可以尝试对标签进行维度变换，以使它们具有相同的维度。以下是一个示例代码，展示了如何将标签从一维数组转换为二维数组：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.metrics import ndcg_score

# 生成样本标签
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1, 1, 3, 2, 4])

# 将标签转换为 multiclass-multioutput 格式
classes = np.unique(np.concatenate((y_true,y_pred)))
y_true = label_binarize(y_true, classes=classes).reshape((-1, len(classes)))
y_pred = label_binarize(y_pred, classes=classes).reshape((-1, len(classes)))

# 计算 NDCG 值
ndcg_result = ndcg_score(y_true, y_pred, k=5)
print(ndcg_result)

在这个示例中，我们首先使用 `label_binarize` 函数将标签转换为 `multiclass-multioutput` 格式，然后使用 `reshape` 函数将它们的维度变换为相同的二维数组。最后，我们将转换后的标签传入到 `ndcg_score` 函数中计算 NDCG 值。