Scikit predict_proba การตีความผลลัพธ์

ฉันทำงานกับห้องสมุด scikit เรียนรู้ในหลาม ในโค้ดด้านล่างนี้ฉันกำลังทำนายความน่าจะเป็น แต่ฉันไม่รู้วิธีอ่านเอาต์พุต

ข้อมูลการทดสอบ

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])

แยกชุดข้อมูล

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

คำนวณความน่าจะเป็น

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

ผลลัพธ์

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

รายการ X_test มี 3 อาร์เรย์ (ฉันมี 6 ตัวอย่างและ test_size = 0,5) ดังนั้นผลลัพธ์ก็มี 3 เช่นกัน

แต่ฉันคาดการณ์ 3 ค่า (0,1,2) ดังนั้นทำไมฉันจึงได้รับเพียง 2 องค์ประกอบในแต่ละอาร์เรย์?

ฉันจะอ่านผลลัพธ์ได้อย่างไร

ฉันยังสังเกตเห็นว่าเมื่อฉันแก้ไขจำนวนค่าที่แตกต่างใน y จำนวนคอลัมน์ในผลลัพธ์จะนับจำนวนที่แตกต่างกันของ y -1 เสมอ

y_trainลองดูที่ array([0, 0, 1])มันเป็น ซึ่งหมายความว่าการแยกของคุณไม่ได้รับตัวอย่างโดยที่ y = 2 ดังนั้นโมเดลของคุณจึงไม่รู้ว่า class y = 2 มีอยู่จริง

คุณต้องการตัวอย่างเพิ่มเติมเพื่อส่งคืนสิ่งที่มีความหมาย

ตรวจสอบเอกสารเพื่อให้เข้าใจวิธีตีความผลลัพธ์