Scikit predict_proba çıktı yorumu

Python'da scikit-learn kütüphanesi ile çalışıyorum. Aşağıdaki kodda, olasılığı tahmin ediyorum, ancak çıktıyı nasıl okuyacağımı bilmiyorum.

Verileri test etme

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])

Veri kümesini böl

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

Olasılığı hesapla

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

Çıktı

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

X_test listesi 3 dizi içerir (6 örneğim ve test_size = 0,5), bu nedenle çıktıda 3 var.

Ama ben 3 değer (0,1,2) tahmin ediyorum, bu yüzden neden her dizide sadece 2 eleman alıyorum?

Çıktıyı nasıl okumalıyım?

Ayrıca, y'deki farklı değerlerin sayısını değiştirdiğimde, çıktıdaki sütun sayısının her zaman y-1'in farklı sayımı olduğunu fark ettim.

Bir göz atın y_train. Öyle array([0, 0, 1]). Bu, split'inizin y = 2 olduğu örneği almadığı anlamına gelir. Dolayısıyla, modelinizin y = 2 sınıfının var olduğu hakkında hiçbir fikri yoktur.

Anlamlı bir şey döndürmek için daha fazla örneğe ihtiyacınız var.

Çıktının nasıl yorumlanacağını anlamak için dokümanlara da göz atın .