某醫院希望開發一個系統，根據患者的年齡、血壓與 BMI 等資訊，預測其罹患糖尿病的機率（0~1），並依據預測值是否超過 0.5 做出風險警示。下列哪一種模型最適合用於此分類任務？
答案 （A）
核心概念
邏輯迴歸雖然名字有「迴歸」，但它做的是二元分類。它把線性組合的結果丟進 Sigmoid 函數，壓成 0 到 1 之間的數值，這個數值可以直接解讀為「屬於某一類的機率」，再用門檻值（常設 0.5）切成兩類。題目要的正是「輸出機率＋用 0.5 當門檻」這組行為。
答題技巧
快速判斷技巧：題幹只要出現「輸出機率 0~1」「以 0.5 為門檻」，直覺鎖定邏輯迴歸——這是它的專屬招牌。另外先掃有沒有非監督式演算法混在裡面（本題的 K-means），直接刪掉。
易錯陷阱：(B)(C) 都是能做分類的合理模型，容易讓人猶豫。差別在題目多加了「機率」這個條件，這就是出題者留下的指向標；沒有這個條件時，三者確實都可以。