nbsp; →
可能通过考试）
?
50
分
→
可能通过考试）
?
30
分
→
可能通过考试）
?
10
分
→
可能通过考试）
然后，你可以设定一个标准，比如：
?
如果通过考试的概率
＞
0.5，就认为这名学生及格（1）。
?
如果概率
≤
0.5，就认为这名学生不及格（0）。
这就是Sigmoid
的作用——把一个原始数值转换为概率，并用来做二元分类决策。
比喻
2：温度感知
假设你是一个智能空调，你需要决定是否要启动制冷模式。
你感受到当前的温度是：
?
10°C
?
20°C
?
30°C
?
40°C
如果直接用温度来判断，可能不太好设置一个明确的界限。因此，你可以用
Sigmoid
把温度转换成“开启空调的概率”：
?
10°C
→
可能需要开空调）
?
20°C
→
可能需要开空调）
?
30°C
→
可能需要开空调）
?
40°C
→
可能需要开空调）
然后，空调可以设定一个阈值，比如如果概率
＞
0.5，就打开空调，否则就不打开。
这就是Sigmoid
如何帮助决策的方式——把输入数据转换成
01
之间的概率，然后根据设定的阈值做二元分类。
Sigmoid
总结
?
Sigmoid
把任意数值转换成
01
之间的概率。
?
它适用于二元分类问题（比如“有怪物
or
没有怪物”、“及格
or
不及格”）。
?
最终根据设定的阈值（通常是
0.5），决定输出
0
还是
1。
希望这个故事和比喻能帮你理解
Sigmoid
在二元分类问题中的作用！
第604章 用故事解释Sigmoid在二元分类中的作用[2/2页]