def predict(self, X: np.ndarray)->np.ndarray: ''' Predict label probability for the input X Parameters: X is the data input. X is one dimensional or two dimensional numpy array. Return: predicted label probability, which is a one dimensional numpy array. ''' X = self.add_feature(X) # (n, m) -> (n, m+1) #### write your code below #### return #### write your code above ####。请帮我完成需要填写的代码

好的，根据您提供的代码，以下是需要填写的代码：

# compute predicted label probability
prob = self.sigmoid(X)
return prob

以上代码会先调用 `add_feature` 方法为输入数据添加全为1的一列，然后将处理后的数据作为自变量，带入 `sigmoid` 函数中，得到模型预测的标签概率。

希望对您有帮助！