Logistik taqsimot
Logistik taqsimot
Logistik taqsimot o‘sishni tavsiflash uchun ishlatiladi.
Mashinaviy o‘qitishda logistik regressiya, neyron tarmoqlar va boshqalarda keng qo‘llaniladi.
Uning uchta parametri bor:
loc — o‘rtacha qiymat, cho‘qqi joylashgan nuqta. Standart qiymati 0.
scale — standart chetlanish, taqsimotning yassiligi. Standart qiymati 1.
size — qaytariladigan massivning shakli.
Misol
O‘rtacha qiymati 1 va standart chetlanishi 2.0 bo‘lgan logistik taqsimotdan 2x3 o‘lchamli tanlanma oling:
from numpy import random
x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2, 3))
print(x)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Logistik taqsimotni vizuallashtirish
Misol
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.displot(random.logistic(size=1000), kind="kde")
plt.show()
Natija
Logistik va normal taqsimot o‘rtasidagi farq
Ikkala taqsimot deyarli bir xil, lekin logistik taqsimotning dumlari ostidagi maydon kattaroq, ya’ni u o‘rtacha qiymatdan uzoqroqda hodisa ro‘y berishining yuqoriroq ehtimolligini ifodalaydi.
Scale (standart chetlanish) qiymati kattaroq bo‘lganda normal va logistik taqsimotlar cho‘qqisidan tashqari deyarli bir xil bo‘ladi.
Misol
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
data = {
"normal": random.normal(scale=2, size=1000),
"logistic": random.logistic(size=1000)
}
sns.displot(data, kind="kde")
plt.show()
Natija
W3Schools Pathfinder
Yutuqlaringizni kuzating – bu bepul!