Regresja logistyczna jest wariantem zwykłej Regresji liniowej używanym wówczas, kiedy zmienna zależna przyjmuje dwie wartości (zazwyczaj wystąpienie i brak wystąpienia jakiegoś zjawiska). Model regresji logistycznej prognozuje prawdopodobieństwo wystąpienia zjawiska jako funkcję zmiennych niezależnych. Regresja logistyczna dopasowuje się do danych za pomocą specjalnej funkcji S-kształtnej: zmienna zależna modelowana jest za pomocą regresji liniowej, a ta poddawana jest przekształceniu za pomocą funkcji zwracającej wartość z przedziału (0, 1). Na regresję logistyczną przenoszą się wszystkie ograniczenia i zalety związane z regresją liniową opartą o metodę najmniejszych kwadratów.