逻辑斯蒂模型，又称为逻辑回归模型，是一种用于分类问题的统计模型。它通过将线性回归模型的输出值映射到一个介于0和1之间的概率值，来预测样本的分类概率。
逻辑斯蒂模型的基本假设是：对于给定的输入变量，属于某一类别的概率可以用一个逻辑函数（也称为sigmoid函数）来表示。逻辑函数的输入是线性回归模型的输出，通过逻辑函数的映射，将输出值限制在0到1之间。
逻辑斯蒂模型的数学表达式为：
P(y=1|x) = 1 / (1 + exp(-z))
P(y=0|x) = 1 - P(y=1|x)
其中，P(y=1|x)表示给定输入变量x时，样本属于类别1的概率；P(y=0|x)表示给定输入变量x时，样本属于类别0的概率；exp()表示指数函数；z为线性回归模型的输出。
逻辑斯蒂模型的训练过程是通过最大似然估计来确定模型的参数。最大似然估计的目标是找到能够最大化样本出现的概率的参数组合。在训练过程中，通过最小化损失函数（如交叉熵损失函数）来调整参数，使模型的预测结果与实际样本标签尽可能地接近。
逻辑斯蒂模型在实际应用中广泛用于二分类问题，如垃圾邮件过滤、信用评分、疾病诊断等。它具有简单、直观、计算效率高的特点，但对于非线性问题的拟合能力有限，需要进行特征工程和模型扩展来提高预测性能。
