ロジスティック分布
ロジスティック分布
ロジスティック分布は、成長を表すために使用されます。
ロジスティック回帰、ニューラルネットワークなどの機械学習で広く使用されています。
これには3つのパラメーターがあります。
loc-つまり、ピークはどこにありますか。デフォルトは0です。
scale-標準偏差、分布の平坦度。デフォルト1。
size-返された配列の形状。
例
平均が1で標準偏差2.0のロジスティック分布から2x3のサンプルを抽出します。
from numpy import random
x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2,
3))
print(x)
ロジスティック分布の視覚化
例
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False)
plt.show()
結果
ロジスティック分布と正規分布の違い
両方の分布はほぼ同じですが、ロジスティック分布は裾の下により多くの領域があります。すなわち。これは、平均からさらに離れたイベントが発生する可能性が高いことを表しています。
スケールの値（標準偏差）が高い場合、正規分布とロジスティック分布は、ピークを除いてほぼ同じです。
例
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()
結果
