['dating', 'renewable energy', 'data mining', 'dragons', 'commitment']
Com puc crear un model de mineria de dades en Python que predigui la probabilitat que un usuari faci clic en un anunci en funció del seu historial de navegació?
```python
# Importa les llibreries necessàries
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Carrega les dades d'historial de navegació i les etiquetes de clics (substitueix amb les teves dades reals)
historial_navegacio = [[...], [...], ...] # Llista de llistes amb característiques de navegació
clics = [0, 1, 0, ...] # Llista de 0s (no clic) i 1s (clic)

# Divideix les dades en conjunts d'entrenament i prova
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(historial_navegacio, clics, test_size=0.2)

# Crea un model de regressió logística
model = LogisticRegression()

# Entrena el model amb les dades d'entrenament
model.fit(X_train, y_train)

# Fes prediccions amb les dades de prova
prediccions = model.predict(X_test)

# Avalua el model
precision = accuracy_score(y_test, prediccions)
print("Precisió del model:", precision)

# Obté la probabilitat de clic per a noves dades d'historial de navegació
probabilitats = model.predict_proba(noves_dades)[:, 1] # Probabilitat de la classe positiva (clic)
print("Probabilitats de clic:", probabilitats)
```