第604章 用故事解释Sigmoid在二元分类中的作用[2/2页]

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    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]

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