在 Scikit-learn 中，高斯过程分类（Gaussian Process Classification, GPC）是一种非参数的分类方法，它可以提供概率预测。GPC 使用高斯过程作为先验，通过观测数据来进行更新，从而能够处理不确定性并输出类别的概率分布。

以下是如何使用 Scikit-learn 中的 GaussianProcessClassifier 进行概率预测的步骤：

1. 导入必要的库：

   import numpy as np  
   from sklearn.datasets import make_classification  
   from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifier  
   from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel as C  

2. 生成或导入数据集：

   你可以使用 make_classification 来创建一个简单的分类数据集，或者导入你已有的数据。

   X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=42)  

3. 定义核函数：

   核函数定义了点之间的相似性。在这里我们选择使用径向基函数（RBF）。

   kernel = C(1.0) * RBF(1.0)  

4. 创建高斯过程分类器并进行训练：

   初始化分类器并将其拟合到数据上。

   gpc = GaussianProcessClassifier(kernel=kernel, random_state=42)  
   gpc.fit(X, y)  

5. 进行概率预测：

   使用 predict_proba 方法对新数据进行预测，得到属于每个类别的概率。

   X_test = np.array([[0, 0], [1, 1]])  
   probabilities = gpc.predict_proba(X_test)  
   print(probabilities)  

6. 解释输出：

   predict_proba 方法返回的是一个数组，其中的每一行对应一个样本，每一列对应一个类别，值为该样本属于该类别的概率。

通过这些步骤，你就可以使用 Scikit-learn 的高斯过程分类器进行概率预测。请注意，对于实际使用，高斯过程的计算复杂度较高，因此在处理非常大的数据集时可能会比较慢。