我正在使用多类分类器，因此为了在测试后对其进行评估，我需要将分类器（y_pred）中的预测与真正的类值进行比较（y_test ）。
但我把它们都作为一维数组，如下：
y_test = [1, 1, 1, 2, 1, 4, 5, 3, ... etc ]
y_pred = [1, 1, 1, 2, 3, 2, 5, 0, ... etc ]
总共我有46个班级。
但是为了构建ROC曲线（如下所示：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_roc.html），我猜我需要y_test和y_pred在二进制值的二维矩阵中，以下形状：
number_of_test_cases x number_of_classes。
其中每列代表一个类，1代表分类器在给定的测试样本行上识别此类的事实。
所以考虑到我展示的上述几个值，我明白我需要y_test看起来像这样：
y_test = [ 1 0 ...
1 0
1 0
0 1
1 0
0 1
0 0
0 0
...
这就是我的理解......我希望我是对的！
是否有任何numpy函数可以从一维数组创建这样的矩阵？