Сигмоидальная функция важна при анализе данных, потому что она позволяет преобразовывать необработанные выходы модели в вероятности, которые легче интерпретировать. 14

Некоторые другие преимущества использования сигмоидальной функции:

• Вероятностная интерпретация. 1 Диапазон вывода (0, 1) интуитивно понятен для представления вероятностей в бинарной классификации. 1
• Плавный градиент. 1 В отличие от функций с резкими изменениями, сигмоида имеет плавную, чётко определённую производную, что облегчает обучение на основе градиента. 1
• Нелинейность. 1 Это важно, так как если сложить несколько линейных слоёв в нейронной сети без нелинейности, то получится просто ещё одна линейная функция, что ограничит способность модели к изучению сложных закономерностей в таких данных, как изображения или текст. 1

Сигмоидальная функция применяется в разных областях анализа данных, например в медицинской диагностике, обнаружении спама, системах рекомендаций. 13