小さい範囲内の値である。このアルゴリズムそのままでは、二値分類問題にしか適用できない。ロジスティック回帰を、多クラス分類問題に拡張するとき、多クラスのラベルを表現するための式を導入し、活性化関数を変更する必要がある。表現が一般的に使われている。個のベクトルを用意する。ように、個々のクラスラベルをベクトルで表せるようになる。個のときのソフトマックス関数は次のように定義されている。\]ロジスティック回帰の活性化関数をこのソフトマックス関数に切り替えることで、多クラスの分類問題に対応できるようになる。各々のクラスとして分類されるときの確率を表している。