有下面一段代码，用来预测值。

import pandas as pd
import sklearn
from sklearn import svm, model_selection

df = pd.read_csv(args[1], encoding='shift-jis', index_col=0)
y = df["label"]＃ 数据对应的标签
X = df.drop("label", axis=1)＃数据特征

clf = svm.SVC(probability=True, random_state=1, gamma='auto')＃ 创建分类器对象
clf.fit(X,y)＃ 用训练数据拟合分类器模型
print(clf.predict(X))
print(pd.DataFrame(clf.predict_proba(X), columns=clf.classes_))

正确答案是

[3 12 14 5 25 3 21 40 8 3]

predict的输出结果是

[3 3 3 3 3 3 3 3 3 3]

predict_proba的输出结果是

3       5       8       12      14      21      25      40
0.131   0.116   0.107   0.135   0.131   0.142   0.137   0.101 
0.223   0.120   0.116   0.060   0.106   0.130   0.127   0.118 
0.238   0.114   0.119   0.099   0.058   0.133   0.130   0.109 
0.215   0.073   0.105   0.134   0.129   0.123   0.117   0.106 
0.277   0.090   0.105   0.130   0.133   0.067   0.065   0.134 
0.132   0.119   0.102   0.136   0.139   0.128   0.125   0.119 
0.282   0.092   0.106   0.128   0.131   0.063   0.063   0.135 
0.185   0.097   0.112   0.129   0.116   0.141   0.136   0.085 
0.163   0.110   0.094   0.137   0.139   0.122   0.118   0.118 
0.133   0.129   0.119   0.133   0.128   0.122   0.122   0.115 

按照predict的输出结果来看，第一个值预测为3，可是predict_proba的输出结果里，第一行中概率最高的是0.142，对应的值是21，这和predict的输出结果不相符。
predict的预测结果应该是正确的，只是不知道predict_proba的输出结果该怎么看，不知道用clf.classes_是否可以准确对应正确的结果。
请大家帮我看一下，拜托拜托！