为什么逻辑回归要使用Sigmoid函数？
谢邀，我可以举个非常具体的例子来解释这个问题，如果有好的建议或想法欢迎在评论区探讨交流，互相学习学习 。其实可以简单理解为，Sigmoid函数对逻辑回归来说就是一个很好的激活函数，因为它可以把输出结果压缩在(0,1)之间，可以用来表示概率 。逻辑回归有个重要意义就是我们将输出值作为概率使用，来预测我们的输入数据所对应的结果是否会发生，发生概率有多大 。
而且它的导数很容易计算，这对最速下降法和神经网络很有用 。由于Sigmoid函数给出的值介于0和1之间，因此这些值可以解释为0和1输出的不确定性 。例如，如果函数值为0.25，那么可以为其输出分配一个不确定性 。会给它一个25％的不确定性，所以我的程序很可能会选择0的输出（即不会发生） 。另一方面，如果函数在0.001，那么非常肯定它的输出是0 。
【Sigmoid,sigmoid】如果它的值是0.999，那么非常肯定它的输出是1 。如果值接近0.5，那么我会让一个随机数选择0或1的输出，这在分类时就可以允许“模糊” 。总而言之，Sigmoid函数的优点在于输出范围有限，数据在传递过程中不容易发散，而且求导很容易计算，有着优秀的数学性质 。使用Sigmoid函数做分类问题时，不仅可以预测类别，还能够得到近似概率值，这点对需要用概率辅助决策的任务非常有用，逻辑回归就是最好的例子 。
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