Cumulative distribution function
लॉजिस्टिक डिस्ट्रीब्यूशन को समझना, लॉजिस्टिक रिग्रेशन को समझने की कुंजी है। नॉर्मल (Gaussian) डिस्ट्रीब्यूशन की तरह, यह भी एक एकल कंटीन्यस वैरिएबल का प्रॉबेबिलिटी डिस्ट्रीब्यूशन है। यहाँ आप लॉजिस्टिक डिस्ट्रीब्यूशन के लिए cumulative distribution function (CDF) को विज़ुअलाइज़ करेंगे। यानी, यदि आपके पास लॉजिस्टिक रूप से वितरित वैरिएबल x है, और x का कोई संभावित मान xval है, तो CDF यह प्रायिकता देता है कि x, xval से कम होगा।
लॉजिस्टिक डिस्ट्रीब्यूशन का CDF, लॉजिस्टिक फंक्शन से निकाला जाता है (इसी से इसका नाम पड़ा)। इसका प्लॉट S-आकार का होता है, जिसे sigmoid curve कहते हैं। इस फंक्शन का एक महत्वपूर्ण गुण यह है कि यह इनपुट में माइनस इन्फिनिटी से प्लस इन्फिनिटी तक कोई भी संख्या ले सकता है, और आउटपुट में शून्य और एक के बीच का मान लौटाता है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इंटरमीडिएट Regression with statsmodels in Python
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import logistic
____
# Create x ranging from minus ten to ten in steps of 0.1
x = ____