解释：使用逻辑回归模型（sklearn.linear_model.LogisticRegression在Python中）作为分类器。模型学习输入特征（例如交通数据）与拥堵事件之间的关系。

逻辑回归是一种常用的分类算法，特别是在二分类问题中[^1]。在Python的scikit-learn库中，`LogisticRegression`函数用于实现这种模型[^2]。它的工作流程如下：

1. **模型训练**：

   from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   model = LogisticRegression()
   model.fit(X_train, y_train)  # X_train 是特征矩阵，y_train 是对应的标签

2. **特征映射**：
使用线性回归模型计算每个样本的得分，这些得分通常是连续的。例如，在交通数据中，可能是某些交通指标对拥堵的影响程度。

3. **转换成概率**：
Logistic回归通过Sigmoid函数（`1 / (1 + e^-z)`），其中z是线性回归的预测值，将连续得分转换为介于0和1的概率，这表示样本属于某一类别的可能性。

4. **决策边界**：
由于Sigmoid函数的性质，当概率超过某个阈值（默认为0.5），样本被分类为正类；反之，为负类。这个阈值可以通过调整`class_weight`或`decision_threshold`来改变。

5. **预测**：

   predictions = model.predict(X_test)
   probabilities = model.predict_proba(X_test)  # 返回每个类别的概率

总的来说，逻辑回归通过线性模型预测并应用Sigmoid函数进行概率归一化，从而实现了从连续到离散的分类过程。