Логистическая дистрибуция
Логистическая дистрибуция
Логистическое распределение используется для описания роста.
Широко используется в машинном обучении в логистической регрессии, нейронных сетях и т. д.
Он имеет три параметра:
loc- значит, где вершина. По умолчанию 0.
scale- стандартное отклонение, равномерность распределения. По умолчанию 1.
size- Форма возвращаемого массива.
Пример
Нарисуйте образцы 2x3 из логистического распределения со средним значением 1 и стандартным отклонением 2.0:
from numpy import random
x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2,
3))
print(x)
Визуализация логистической дистрибуции
Пример
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False)
plt.show()
Результат
Разница между логистическим и нормальным распределением
Оба распределения почти идентичны, но логистическое распределение имеет большую площадь под хвостами. т.е. Это представляет большую вероятность возникновения событий дальше от среднего значения.
Для более высокого значения масштаба (стандартное отклонение) нормальное и логистическое распределения почти идентичны, за исключением пика.
Пример
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()
Результат
