Logistic模型，也稱為邏輯回歸模型，是一種廣泛套用於分類問題的統計學習方法。它與線性回歸模型不同，因為Logistic模型的輸出是機率值而非實數。它通過將線性回歸模型的輸出通過一個非線性函式（稱為「邏輯函式」）進行映射，將連續的輸出轉化為機率值。這個邏輯函式將任意實數映射到的區間內，且具有單調遞增性質。通過設定適當的閾值，我們可以將機率值轉化為類別標籤，進而完成分類任務。
Logistic模型的特點和優點如下：
非線性關係轉為線性關係。模型構造的原理簡單來說是運用對數運算將事件發生與否（即事件發生機率或1）與自變數x間的非線性關係轉化為線性關係。
適用於二分類問題。Logistic模型的因變數為二分類變數（y=0或y=1），結果變數與自變數間是非線性關係。
套用廣泛。Logistic模型是最重要且套用最廣泛的非線性模型之一，廣泛套用於數據挖掘、疾病自動診斷、經濟預測等領域。
可解釋性強。Logistic模型的參數具有直觀的解釋，可以幫助我們理解不同特徵對分類結果的影響程度。
計算效率高。Logistic模型的求解可以使用高效的最佳化算法，適用於處理大規模數據集。
可處理多類別問題。通過擴展Logistic模型，我們可以解決多類別分類問題。
Logistic模型的套用實例包括但不限於：
流行病學研究。用於探討某疾病的危險因素或多因素分析，如胃癌病情分析。
預測分析。在P2P貸款、電商平台、醫療診斷等領域，根據現有數據預測某事件發生的機率，如違約可能性、用戶購買意向、腫瘤性質等。
總之，Logistic模型是一種強大的統計工具，適用於多種領域的分類和預測問題。