050（50 可能通过考试）
30 分 → 020（20 可能通过考试）
10 分 → 002（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 ＞ 05，就认为这名学生及格（1）。
如果概率 ≤ 05，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 → 001（1 可能需要开空调）
20°c → 020（20 可能需要开空调）
30°c → 080（80 可能需要开空调）
40°c → 099（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 ＞ 05，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 05），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！