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from sklearn.linear_model import LogisticRegression 
import numpy as np 
x_train = np.array([[1,2,3], 
          [1,3,4], 
          [2,1,2], 
          [4,5,6], 
          [3,5,3], 
          [1,7,2]]) 
 
y_train = np.array([3, 3, 3, 2, 2, 2]) 
 
x_test = np.array([[2,2,2], 
          [3,2,6], 
          [1,7,4]]) 
 
clf = LogisticRegression() 
clf.fit(x_train, y_train) 
 
# 返回预测标签 
print(clf.predict(x_test)) 
 
# 返回预测属于某标签的概率 
print(clf.predict_proba(x_test)) 
 
# [2 3 2] 
#
# [[0.56651809 0.43348191] 
# [0.15598162 0.84401838] 
# [0.86852502 0.13147498]] 
# 分析结果： 
# 标签是 2，3 共两个，所以predict_proba返回的为2列，且是排序的（第一列为标签2，第二列为标签3），
# 返回矩阵的行数是测试样本个数 因此为3行
# 预测[2,2,2]的标签是2的概率为0.56651809，3的概率为0.43348191 
# 
# 预测[3,2,6]的标签是2的概率为0.15598162，3的概率为0.84401838 
# 
# 预测[1,7,4]的标签是2的概率为0.86852502，3的概率为0.13147498