邏輯回歸通過(guò) sigmoid函數(shù)將取值為的值域轉(zhuǎn)化 為 區(qū)間，這正好與概率的取值范圍一致。

正確答案是：B: sigmoid函數(shù)。

專(zhuān)業(yè)分析如下：

邏輯回歸模型是一種廣泛用于分類(lèi)問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)方法，特別是二分類(lèi)問(wèn)題。其核心思想是通過(guò)一個(gè)線性組合的變量來(lái)預(yù)測(cè)某個(gè)事件發(fā)生的概率。具體來(lái)說(shuō)，邏輯回歸模型的輸出是一個(gè)介于0和1之間的概率值，這個(gè)概率值是通過(guò)一個(gè)特定的函數(shù)將線性回歸的輸出映射到0到1的范圍內(nèi)。

在邏輯回歸中，這個(gè)特定的映射函數(shù)就是sigmoid函數(shù)。sigmoid函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式是：

\[ \sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} \]

其中，\( z \) 是線性組合的結(jié)果，即 \( z = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \ldots + \beta_n x_n \)。

sigmoid函數(shù)的主要特性是：
1. 將輸入的任意實(shí)數(shù)值映射到0到1之間。
2. 當(dāng)輸入值趨向于正無(wú)窮大時(shí)，輸出接近于1；當(dāng)輸入值趨向于負(fù)無(wú)窮大時(shí)，輸出接近于0。
3. 函數(shù)在 \( z = 0 \) 處的輸出值為0.5。

這些特性使得sigmoid函數(shù)非常適合用于邏輯回歸模型中的概率預(yù)測(cè)。

其他選項(xiàng)的分析：
- ReLU函數(shù)（Rectified Linear Unit）通常用于深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的輸出是輸入值的非負(fù)部分，不適用于概率預(yù)測(cè)。
- Tanh函數(shù)（雙曲正切函數(shù)）雖然也可以將輸入值映射到一個(gè)有限范圍內(nèi)（-1到1），但它不適合用于概率預(yù)測(cè)，因?yàn)楦怕手敌枰?到1之間。
- 階躍函數(shù)（Step function）將輸入值直接映射到0或1，而不是一個(gè)連續(xù)的概率值，因此也不適用于邏輯回歸模型。

綜上所述，邏輯回歸模型采用的數(shù)據(jù)變換函數(shù)是sigmoid函數(shù)，因此正確答案是B: sigmoid函數(shù)。