对于多分类问题，可以使用softmax函数将模型输出的概率值转化为类别概率分布，然后取每个样本所属类别的概率值作为y_scores,请用代码举例

好的，以下是一个使用softmax函数将模型输出的概率值转化为类别概率分布的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 生成样本数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.randint(0, 3, size=(100,))

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=10, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=10)

# 预测概率分布
y_prob = model.predict(X)

# 取每个样本所属类别的概率值作为y_scores
y_scores = y_prob[np.arange(y_prob.shape[0]), y]

print(y_scores)

在这个示例代码中，我们使用Keras库构建了一个简单的神经网络模型，模型输出的是一个3维的概率分布，表示每个样本属于3个不同类别的概率值。我们使用`sparse_categorical_crossentropy`作为损失函数，这个损失函数可以处理多分类问题，同时也支持标签使用整数编码的情况。在训练模型之后，我们使用`predict`函数预测每个样本的概率分布，并且使用numpy数组的索引功能取得每个样本所属类别的概率值作为`y_scores`。