Đầu ra được dự đoán bởi mô hình hồi quy logistic là ...: 

Mô hình hồi quy logistic được sử dụng để dự đoán xác suất của một biến mục tiêu thuộc về một lớp hoặc danh mục cụ thể. Do đó, đầu ra của mô hình hồi quy logistic là một giá trị liên tục nằm trong khoảng từ 0 đến 1, thể hiện xác suất ước tính. Tuy nhiên, để đưa ra dự đoán phân loại, một ngưỡng thường được áp dụng (ví dụ: 0,5) để chuyển đổi xác suất liên tục thành một giá trị phân loại (ví dụ: 0 hoặc 1). Vì vậy, mặc dù đầu ra trực tiếp là một giá trị liên tục (xác suất), mục đích chính của hồi quy logistic là để thực hiện phân loại. Trong các phương án đưa ra, đáp án 'giá trị phân loại' thể hiện mục đích sử dụng của mô hình sau khi áp dụng ngưỡng, trong khi 'giá trị liên tục' mô tả bản chất trực tiếp của đầu ra xác suất. Vì câu hỏi hỏi về "đầu ra được dự đoán", đáp án 'giá trị liên tục' phù hợp hơn.