我想要一个机器学习，算法是逻辑回归，需要你提供个回归预测代码

逻辑回归通常用于二分类问题，但它也可以通过一些技巧如对数转换和概率分割处理连续数值问题，但这并不标准，通常适用于线性和非线性可分的数据集。以下是使用Python的scikit-learn库实现逻辑回归回归预测的一个简单示例：

# 导入所需的库
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 假设你有一个名为df的DataFrame，其中包含特征数据X和目标变量y
X = df.drop('target_column', axis=1)  # 替换 'target_column' 为实际的目标列名
y = df['target_column']

# 数据预处理（例如编码、标准化等）
# ...

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并初始化逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
def predict_instance(x_new):
    return model.predict_proba([x_new])[0][1]  # 返回单个样本的概率，如果是0-1编码，则取大于等于0.5的那一边作为预测类别

# 对新数据进行预测
new_data = [[...]]  # 新的数据点，替换为具体的特征值
probability = predict_instance(new_data)
print(f"新数据的概率预测结果: {probability}")