虽然逻辑斯蒂回归姓回归，不过其实它的真实身份是二分类器。先弄清楚一个概念：线性分类器。
给定一些数据点，它们分别属于两个不同的类，现在要找到一个线性分类器把这些数据分成两类。
如果用x表示数据点，用y表示类别（y可以取1或者-1，分别代表两个不同的类），一个线性分类器的学习目标便是要在n维的数据空间中找到一个超平面（hyper plane），这个超平面的方程可以表示为（ wT中的T代表转置）：
可能有读者对类别取1或-1有疑问，事实上，这个1或-1的分类标准起源于logistic回归。
Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型，而这个模型是将特性的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。因此，使用logistic函数（或称作sigmoid函数）将自变量映射到(0,1)上，映射后的值被认为是属于y=1的概率。
假设函数
其中x是n维特征向量，函数g就是logistic函数。
而![]()
的图像是
可以看到，将无穷映射到了(0,1)。
而假设函数就是特征属于y=1的概率。
从而，当我们要判别一个新来的特征属于哪个类时，只需求即可，若大于0.5就是y=1的类，反之属于y=0类。