Distribuzione logistica
Distribuzione logistica
La distribuzione logistica è usata per descrivere la crescita.
Utilizzato ampiamente nell'apprendimento automatico nella regressione logistica, nelle reti neurali ecc.
Ha tre parametri:
loc- significa, dov'è il picco. Predefinito 0.
scale- deviazione standard, la planarità di distribuzione. Predefinito 1.
size - La forma dell'array restituito.
Esempio
Disegna campioni 2x3 da una distribuzione logistica con media a 1 e stddev 2.0:
from numpy import random
x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2,
3))
print(x)
Visualizzazione della distribuzione logistica
Esempio
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False)
plt.show()
Risultato
Differenza tra distribuzione logistica e normale
Entrambe le distribuzioni sono quasi identiche, ma la distribuzione logistica ha più area sotto le code. cioè. Rappresenta più possibilità di accadimento di un evento più lontano dalla media.
Per valori di scala più elevati (deviazione standard) le distribuzioni normale e logistica sono quasi identiche a parte il picco.
Esempio
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(scale=2, size=1000), hist=False,
label='normal')
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False,
label='logistic')
plt.show()
Risultato
