在二分类问题中，通常的分类概率门槛值是 **C: 0.5**。这是因为在二分类模型中，输出的概率反映的是样本属于某一类的可能性。标准的做法是：

- **概率 ≥ 0.5** 时，判定为正类（一类）。
- **概率 < 0.5** 时，判定为负类（另一类）。

### 专业分析

1. **标准阈值**：
- **0.5 是对称点**：概率输出为 0.5 表示模型对于某一类或另一类没有明显偏好，因此使用 0.5 作为分界点是最自然和合理的选择。

2. **模型输出解释**：
- 二分类模型（如逻辑回归）的输出往往是一个介于 0 和 1 之间的概率值，这个值表示模型对样本属于某一类别的信心。
- 使用 0.5 作为阈值，能有效地将样本分为两类。

3. **阈值调整**：
- 在某些特定应用场景中，为了提高模型的召回率或精确率，可能会调整这个阈值。例如，若需要减少假阴性（未检出的阳性），可以将阈值降低，反之亦然。

以下是关于阈值选择对分类结果影响的简单示例：

| 阈值 | 假阳性率 | 假阴性率 | 应用场景 |
|------|----------|----------|----------|
| 0.3 | 增加 | 减少 | 适用于需要高召回率的场景，如疾病筛查 |
| 0.5 | 适中 | 适中 | 通用场景，平衡精确率和召回率 |
| 0.7 | 减少 | 增加 | 适用于需要高精确率的场景，如垃圾邮件过滤 |

在多数普通情况下，尤其是标准数据集和任务中，0.5 是合理且常用的选择。