比如，现在要解决这样一个问题。现在有5组数据，已知有一个20岁年收入3W的人不会买车，有一个23岁年收入7W的人会买车，有一个31岁年收入10W的人会买车，有一个50岁年收入7W的人不会买车，有一个60岁年收入5W的人不会买车，试求一个28岁年收入8W的人，买车的概率是多少？
我们用sklearn库中的linear_model可以很容易的得到答案
代码实现过程如下：
from sklearn import linear_model
x = [[20,3],[23,7],[31,10],[42,13],[50,7],[60,5]]
y = [0,1,1,1,0,0]
lr = linear_model.LogisticRegression()
lr.fit(x,y)
testX = [[28,8]]
testY = lr.predict(testX)
prob = lr.predict_proba(testX)
print(prob)
打印结果如下：
其中0.1469是结果为0的概率（也就是不会买车的概率），会买车的概率为0.853
