Простой пример с использованием BernoulliNB (наивного байесовского классификатора )scikit -обучения на питоне -не может объяснить классификацию

Использование scikit -Learn 0.10

Почему следующий тривиальный фрагмент кода:

from sklearn.naive_bayes import *

import sklearn
from sklearn.naive_bayes import *

print sklearn.__version__

X = np.array([ [1, 1, 1, 1, 1], 
               [0, 0, 0, 0, 0] ])
print "X: ", X
Y = np.array([ 1, 2 ])
print "Y: ", Y

clf = BernoulliNB()
clf.fit(X, Y)
print "Prediction:", clf.predict( [0, 0, 0, 0, 0] )    

Распечатать ответ "1" ? Обучив модель на [0,0,0,0,0] => 2, я ожидал ответа "2".

И почему замена Y на

Y = np.array([ 3, 2 ])

Дайте другой класс "2" в качестве ответа (правильный )? Разве это не просто ярлык класса?

Может ли кто-нибудь пролить свет на это?