tensorflow 预测用户购买概率代码

由于缺少上下文信息，无法提供针对性的代码。以下是一个基本的 TensorFlow 预测二元分类概率的代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 训练数据
train_x = np.array([[1.0, 2.0], [2.0, 3.0], [3.0, 4.0], [4.0, 5.0]])
train_y = np.array([[0], [0], [1], [1]])

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', input_shape=(2,))
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.01),
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_x, train_y, epochs=100)

# 预测新数据的概率
test_x = np.array([[5.0, 6.0]])
predictions = model.predict(test_x)
print(predictions)

该代码使用了一个简单的单层神经网络模型，使用 `sigmoid` 激活函数和 `binary_crossentropy` 作为损失函数。在训练模型后，使用 `predict` 方法预测新数据的概率。