正确答案是B: sigmoid函数。

逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法，其核心思想是通过一个特定的函数将线性回归的输出值（即线性组合的结果）映射到一个概率值上。这个特定的函数就是sigmoid函数。

sigmoid函数的公式为：

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

其中，\( z \) 是线性回归的输出，即：

\[ z = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \cdots + \beta_n x_n \]

sigmoid函数将线性回归的输出值（可能是任何实数）转化为一个介于0和1之间的概率值。这使得逻辑回归能够处理二分类问题，即预测某个事件发生的概率。

其他选项的函数在逻辑回归中的应用如下：
- A: ReLU函数（Rectified Linear Unit）通常用于神经网络中的激活函数，不适用于逻辑回归。
- C: Tanh函数（双曲正切函数）虽然也可以将输入值映射到一个有限区间（-1到1），但在逻辑回归中通常不如sigmoid函数常用。
- D: 阶跃函数（Step function）直接将输入值变为0或1，不适合用于概率预测。

因此，逻辑回归采用的数据变换函数是sigmoid函数。