logistic函数是用来做什么的

Logistic函数是一种常用的Sigmoid函数，通常用于二分类问题中，将输入的实数映射到[0,1]之间的概率值。在Logistic回归中，我们使用Logistic函数来建立模型，根据输入特征预测输出结果的概率。

Logistic函数的公式为：

$$g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}$$

其中，$z$为输入的实数值，$g(z)$为输出的概率值。当$z$越大（正）、越小（负），$g(z)$越接近1，当$z$越接近0时，$g(z)$越接近0.5，当$z$越小（正）、越大（负），$g(z)$越接近0。因此，我们可以通过调整模型的参数，使得Logistic函数的输出更接近样本的真实标签，从而训练出一个准确的分类器。