Scikit predict_proba interpretasi keluaran

Saya bekerja dengan perpustakaan scikit-learn dengan python. Dalam kode di bawah ini, saya memprediksi probabilitas tetapi saya tidak tahu cara membaca output.

Menguji data

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])

Pisahkan dataset

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

Hitung probabilitasnya

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

Hasil

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

Daftar X_test berisi 3 array (saya punya 6 sampel dan test_size = 0,5) sehingga output memiliki 3 juga.

Tapi saya memprediksi 3 nilai (0,1,2) jadi mengapa saya hanya mendapatkan 2 elemen di setiap array?

Bagaimana saya harus membaca hasilnya?

Saya juga memperhatikan, ketika saya memodifikasi jumlah nilai yang berbeda dalam y, jumlah kolom dalam output selalu berbeda dengan y -1.

Lihatlah y_train. Itu array([0, 0, 1]). Ini berarti pemisahan Anda tidak mengambil sampel di mana y = 2. Jadi, model Anda tidak tahu bahwa kelas y = 2 ada.

Anda memerlukan lebih banyak sampel untuk mengembalikan sesuatu yang berarti.

Periksa juga dokumen untuk memahami bagaimana menafsirkan output.