Модель логистической регрессии включает в себя зависимую переменную, принимающую лишь одно из двух значений — как правило, это числа 0 (событие не произошло) и 1 (событие произошло). 2

Также в модели есть множество независимых переменных (также называемых признаками, предикторами или регрессорами) — вещественных чисел x1, x2, . . . , xn. 2

Ещё логистическую регрессию можно представить в виде однослойной нейронной сети с сигмоидальной функцией активации, веса которой есть коэффициенты логистической регрессии, а вес поляризации — константа регрессионного уравнения. 5

Внешний вид модели логистической регрессии может варьироваться в зависимости от конкретной задачи и условий её решения.