로지스틱 회귀(Logistic Regression) 분류에서 사용되는 회귀 알고리즘이다. 샘플이 특정 클래스에 속할 확률을 추정하는 데 사용된다. 확률이 50%가 넘으면 해당 클래스에 속한다고 예측한다. 확률 추정 입력 특성의 가중치 합에 편향을 더한 후, 그 결과에 로지스틱 함수를 적용한 결과 값을 출력한다. $$\hat p = h(x) = \sigma(\theta^Tx)$$ 로지스틱은 0과 1 사이의 값을 출력하는 시그모이드 함수이며, 아래와 같다. $$\sigma(t) = \frac {1}{1+exp(-t)}$$ $${\hat p}$$를 추정하면 이에 대한 에측 값 $$\hat y$$를 다음과 같이 구할 수 있다. $$ \hat y= \begin{cases} 0,\;if\;\hat p