?75分→0.85（85%可能通过考试）
?50分→0.50（50%可能通过考试）
?30分→0.20（20%可能通过考试）
?10分→0.02（2%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Sigoid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Sigoid把温度转换成“开启空调的概率”：
?10°c→0.01（1%可能需要开空调）
?20°c→0.20（20%可能需要开空调）
?30°c→0.80（80%可能需要开空调）
?40°c→0.99（99%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Sigoid如何帮助决策的方式——把输入数据转换成0-1之间的概率，然后根据设定的阈值做二元分类。
Sigoid总结
?Sigoid把任意数值转换成0-1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Sigoid在二元分类问题中的作用！