如何为多类分类计算Brier损失？

Question

对于多类分类任务，我必须获得Brier分数：

这是我的目标数组：

print(y_test.shape)
print(y_test.ndim)

(314,)
1

这是我预测的数组：

y_prob = svm.predict_proba(X_test)
print(y_prob.shape)
print(y_prob.ndim)

(314, 3)
2

考虑到这一点，我不能使用Sklearn的默认brier_score_loss，因为它会向我们抛出ValueError。

brier_score_loss(y_test, y_prob[:,1])

---------------------------------------------------------------------------
ValueError: Only binary classification is supported. Labels in y_true: [0. 1. 2.].

我还创建了一个自定义函数来计算多类别分类的Brier得分 [Wiki]。我在这里也得到了ValueError：

def multi_brier(targets, probs):
    return np.mean(np.sum((probs - targets)**2))

# Calculate Brier Score
multi_brier(y_test, y_prob)

------------------------------------------------------------------------------
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (314,3) (314,) 

如何处理此ValueError？帮助将不胜感激。谢谢！