逻辑回归通过 sigmoid函数将取值为的值域转化 为 区间，这正好与概率的取值范围一致。

正确答案是：B: sigmoid函数。

专业分析如下：

逻辑回归模型是一种广泛用于分类问题的统计方法，特别是二分类问题。其核心思想是通过一个线性组合的变量来预测某个事件发生的概率。具体来说，逻辑回归模型的输出是一个介于0和1之间的概率值，这个概率值是通过一个特定的函数将线性回归的输出映射到0到1的范围内。

在逻辑回归中，这个特定的映射函数就是sigmoid函数。sigmoid函数的数学表达式是：

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

其中，\( z \) 是线性组合的结果，即 \( z = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \ldots + \beta_n x_n \)。

sigmoid函数的主要特性是：
1. 将输入的任意实数值映射到0到1之间。
2. 当输入值趋向于正无穷大时，输出接近于1；当输入值趋向于负无穷大时，输出接近于0。
3. 函数在 \( z = 0 \) 处的输出值为0.5。

这些特性使得sigmoid函数非常适合用于逻辑回归模型中的概率预测。

其他选项的分析：
- ReLU函数（Rectified Linear Unit）通常用于深度学习中的神经网络，它的输出是输入值的非负部分，不适用于概率预测。
- 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范围内（-1到1），但它不适合用于概率预测，因为概率值需要在0到1之间。
- 阶跃函数（Step function）将输入值直接映射到0或1，而不是一个连续的概率值，因此也不适用于逻辑回归模型。

综上所述，逻辑回归模型采用的数据变换函数是sigmoid函数，因此正确答案是B: sigmoid函数。