在二分类问题中，通常使用0.5作为分类概率的门槛值。因此，正确答案是 **C: 0.5**。

### 专业分析

在二分类问题中，模型通常输出一个概率值，表示某个样本属于正类（通常标记为1）的概率。为了决定最终的分类结果，我们需要设定一个阈值（门槛值），将概率值转换为具体的类别标签：

- **0.5 的阈值**：
- 默认情况下，通常选择0.5作为阈值，因为这是一个中间值，表示如果模型认为样本属于正类的概率超过50%，则将其判为正类；否则判为负类。
- 这种选择的合理性在于对称性，即正负类的判断有同等的起始概率条件。

### 其他选项分析

- **A: 0**：
- 如果选择0作为阈值，那么任何概率预测大于0的样本都会被判为正类，这几乎不会用作实际应用，因为这意味着模型对于任何小概率的正类预测都会被接受。

- **B: 0.3**：
- 选择0.3作为阈值意味着较为宽松的正类判断标准，可能增加正类的召回率，但会降低精确率。这通常用于需要高召回率的场合，如医学检测中的疾病筛查。

- **D: 1.0**：
- 选择1.0作为阈值是不切实际的，因为模型几乎不可能给出100%的正类概率预测；这意味着几乎所有样本都会被判为负类。

### 总结

使用0.5作为默认阈值是最常见的选择，但实际应用中可以根据具体需求（如精确率和召回率的权衡）适当调整阈值以优化模型性能。