分类问题的例子有: 确定邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件，或者确定肿瘤是恶性还是良性。特地地，这些是二元分类的例子，其中有两种可能的后果。后果能够用“正”/“负”来形容，例如“是”/“否”、“真”/“假”或“1”/“0”。
分类数据集的图通常应用符号来示意例子的后果。在上面的图中，用“X”示意正值，而“O”示意负后果。
通过上面的例子能够看出线性回归的局限性，并不适用于所有问题，于是咱们提出了逻辑回归
对于分类问题，后果只能是两个值，后果是 0 或 1，而线性回归失去的值不只是 0 或 1. 并不适宜钻研分类问题