Considere, hipoteticamente, que tenha sido treinado um classificador binário embasado na regressão logística. Esse classificador tem o objetivo de fornecer um diagnóstico de doente (y = 1) ou de saudável (y = 0) para um par de informações correspondentes ao peso do paciente (em kg) e ao tamanho (em mm) do nódulo observado em imagem.

O classificador calculou o log das probabilidades como sendo

!$ In(\dfrac{P(y=1)}{1-P(y=1)}) = h(p,t)=4-\dfrac{P}{10} + 3t !$

Assim, para que um indivíduo de 80 kg seja classificado como doente, é necessário que o nódulo observado tenha o tamanho