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逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集）来训练模型，并在训练结束后对给定的一组或多组数据（测试集）进行分类。其中每一组数据都是由p 个指标构成。
（1）逻辑回归所处理的数据 逻辑回归是用来进行分类的。例如，我们给出一个人的 [身高，体重] 这两个指标，然后判断这个人是属于”胖“还是”瘦“这一类。对于这个问题，我们可以先测量n个人的身高、体重以及对应的指标”胖“,"瘦”，把胖和瘦分别用0和1来表示，把这n组数据输入模型进行训练。训练之后再把待分类的一个人的身高、体重输入模型中，看这个人是属于“胖”还是“瘦”。
如果数据是有两个指标，可以用平面的点来表示数据，其中一个指标为x轴，另一个为y轴；如果数据有三个指标，可以用空间中的点表示数据；如果是p维的话(p>3)，就是p维空间中的点。
从本质上来说，逻辑回归训练后的模型是平面的一条直线（p=2),或是平面（p=3)，超平面（p>3)。并且这条线或平面把空间中的散点分成两半，属于同一类的数据大多数分布在曲线或平面的同一侧。
如上图所示，其中点的个数是样本个数，两种颜色代表两种指标。这个直线可以看成经这些样本训练后得出的划分样本的直线。那么对于之后的样本的p1与p2的值，就可以根据这条直线来判断它属于哪一类了。
