로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 이름에는 회귀가 들어가지만, 사실 분류 문제(이진 분류)에 주로 사용되는 머신러닝 알고리즘이다. 로지스틱 회귀는 선형 회귀와 비슷하지만, 종속 변수의 값이 0과 1 사이에 있어야 하므로, 시그모이드 함수(sigmoid function)와 같은 활성화 함수를 사용하여 출력을 확률로 변환한다.
시그모이드 함수는 다음과 같이 정의된다.
$\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}$
로지스틱 회귀 모델은 선형 회귀와 유사한 형태를 가진다. 하지만 종속 변수를 시그모이드 함수에 통과시켜 확률로 변환한다.