那怎么改可以不要求输出一维数组 因为我的标签值是二维的

如果你的标签值是二维的，那么你可以将 VotingClassifier 的 voting 参数设置为 'soft'，然后对每个分类器输出的概率值进行加权平均，得到最终的概率值作为输出。

在这种情况下，你需要在每个分类器中设置参数 probability=True，这样每个分类器会输出概率值。然后在 VotingClassifier 中设置参数 weights，用来指定每个分类器的权重。权重可以自行设定，也可以使用默认值 None，表示每个分类器的权重相等。

例如，下面是一个使用 VotingClassifier 进行多分类的示例：

from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_classes=3, random_state=42)

clf1 = SVC(probability=True, random_state=42)
clf2 = LogisticRegression(random_state=42)

voting_clf = VotingClassifier(estimators=[('svc', clf1), ('lr', clf2)], voting='soft')
voting_clf.fit(X, y)

print(voting_clf.predict_proba(X))

在这个示例中，我们使用了 SVC 和 LogisticRegression 两个分类器，将它们传入 VotingClassifier 中，并将 voting 参数设置为 'soft'。然后我们调用 fit 方法对数据进行训练，最后调用 predict_proba 方法得到每个样本属于每个类别的概率值。