逻辑回归 · 交互实验

把概率拉回一条直线：Sigmoid 与 Logit

移动 Logit 或直接输入概率，观察二者如何互相转换。再改变决策阈值，你会看到“概率有多大”和“最终判成哪一类”其实是两件事。

p = 1 / (1 + e−z) z = ln(p / (1 − p)) 几率 odds = p / (1 − p)

调节变量

Logit 与概率会双向同步。输入不合法时，实验保留上一次有效状态。

0.000

z 增大，Sigmoid 概率单调上升；z = 0 时 p = 0.5。

允许 0 ≤ p ≤ 1
0～1

输入概率后，Logit 与曲线上的点会立即更新。

0.500
判为正类 因为 p ≥ t
方向键可精调当前滑块

Sigmoid 曲线

蓝线给出 z 到 p 的映射；金色虚线是阈值，红点是当前样本。

Sigmoid 决策阈值 当前点

当前 z = 0，p = 0.5，阈值 t = 0.5，样本判为正类。

概率 p 0.500000
几率 p / (1 − p) 1.000000
Logit ln(odds) 0.000000
阈值对应 Logit 0.000000