Scikit预报_proba输出解释

我正在使用python中的scikit-learn库。在下面的代码中，我正在预测概率，但是我不知道如何读取输出。

测试数据

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RF
from sklearn import cross_validation

X = np.array([[5,5,5,5],[10,10,10,10],[1,1,1,1],[6,6,6,6],[13,13,13,13],[2,2,2,2]])
y = np.array([0,1,1,0,1,2])

分割数据集

X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=0) 

计算概率

clf = RF()
clf.fit(X_train,y_train)
pred_pro = clf.predict_proba(X_test)
print pred_pro

输出

[[ 1.  0.]
 [ 1.  0.]
 [ 0.  1.]]

X_test列表包含3个数组（我有6个样本，test_size = 0,5），所以输出也有3个。

但是我要预测3个值（0,1,2），所以为什么每个数组只能得到2个元素？

我应该如何读取输出？

我还注意到，当我修改y中不同值的数量时，输出中的列数始终是y -1的不同计数。

看一看y_train。是的array([0, 0, 1])。这意味着您的拆分未选取y = 2处的样本。因此，您的模型不知道存在y = 2类。

您需要更多示例才能返回有意义的结果。

另外，请查看文档以了解如何解释输出。