Logistic回歸是一種廣義的線性回歸分析模型，主要用於研究因變數（結果變數）為分類變數的數據挖掘、疾病自動診斷、經濟預測等領域。
在Logistic回歸中，因變數通常是二元或多元分類變數，如「是」或「否」、「是」或「否」和「否」等，其結果是一個機率值，因變數的範圍通常在0和1之間。例如，探討引發疾病的危險因素，並根據危險因素預測疾病發生的機率等。
自變數可以是連續數據，也可以是分類數據。Logistic回歸的核心是求解參數w，這個參數可以大致了解哪些因素是疾病的危險因素。同時，根據這個參數可以預測一個人患病的機率。
此外，Logistic回歸還可以分為二元Logistic回歸、多分類Logistic回歸和有序Logistic回歸。如果因變數僅有兩個選項，如「是」和「否」，則應使用二元Logistic回歸；如果因變數的選項有多個，並且選項之間可以對比大小關係，則應使用多分類Logistic回歸；如果因變數的選項有多個，並且選項之間可以對比大小關係，選項具有對比意義，則應使用有序Logistic回歸。