Distribution logistique
Distribution logistique
La distribution logistique est utilisée pour décrire la croissance.
Largement utilisé dans l'apprentissage automatique dans la régression logistique, les réseaux de neurones, etc.
Il a trois paramètres :
loc- signifie, où le pic est. 0 par défaut.
scale- l'écart type, la planéité de la distribution. Par défaut 1.
size- La forme du tableau renvoyé.
Exemple
Dessinez des échantillons 2x3 à partir d'une distribution logistique avec une moyenne à 1 et une écart type de 2,0 :
from numpy import random
x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2,
3))
print(x)
Visualisation de la distribution logistique
Exemple
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False)
plt.show()
Résultat
Différence entre la distribution logistique et normale
Les deux distributions sont presque identiques, mais la distribution logistique a plus de surface sous les queues. c'est à dire. Cela représente plus de possibilité d'occurrence d'événements plus éloignés de la moyenne.
Pour une valeur d'échelle plus élevée (écart type), les distributions normale et logistique sont presque identiques à l'exception du pic.
Exemple
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()
Résultat
