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  5. Python의 statsmodels로 배우는 중급 회귀

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연습 문제

누적분포함수

로지스틱 분포를 이해하는 것은 로지스틱 회귀를 이해하는 핵심이에요. 정규(가우시안) 분포처럼, 하나의 연속형 변수에 대한 확률분포입니다. 이번练习에서는 로지스틱 분포의 누적분포함수 (CDF)를 시각화해 보겠습니다. 즉, 로지스틱 분포를 따르는 변수 x와 x가 가질 수 있는 가능한 값 xval이 있을 때, CDF는 x가 xval보다 작을 확률을 나타냅니다.

로지스틱 분포의 CDF는 로지스틱 함수로 계산됩니다(이름의 유래이기도 합니다). 이 함수의 그래프는 S자 형태로, 시그모이드 곡선이라고 부릅니다. 이 함수의 중요한 성질은 입력이 음의 무한대부터 양의 무한대까지 어떤 값이든 될 수 있고, 출력은 0과 1 사이의 값이 된다는 점입니다.

지침 1/3

undefined XP
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  • scipy.stats에서 logistic를 임포트하세요.
  • x를 음의 10부터 10까지 0.1 간격의 숫자 배열로 만드세요.