Logistic regression是否能在大量有歧義的樣本中很好的學習到其概率分布？

用「分割平面」來稱呼Logistic regression的output，說明你把它跟SVM混淆了。對於一個input X，Logistic regression的output是一個estimated probability, as the parameter of the Bernoulli Y，如果underlying model是correctly specified，那麼sample size增長到無窮以後因為參數估計是漸進正確的，任意給定X擬合出的probability也會收斂到真實值。