So berechnen sie eine sigmoidfunktion in python (mit beispielen)

Eine Sigmoidfunktion ist eine mathematische Funktion, die beim Zeichnen eine „S“-förmige Kurve aufweist.

Das häufigste Beispiel einer Sigmoidfunktion ist die logistische Sigmoidfunktion, die wie folgt berechnet wird:

F(x) = 1 / (1 + e ^-x )

Der einfachste Weg, eine Sigmoidfunktion in Python zu berechnen, ist die Verwendung der expit() -Funktion aus der SciPy- Bibliothek, die die folgende grundlegende Syntax verwendet:

 from scipy. special import expit

#calculate sigmoid function for x = 2.5
expire(2.5)

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen können.

Beispiel 1: Berechnen Sie die Sigmoidfunktion für einen Wert

Der folgende Code zeigt, wie die Sigmoidfunktion für den Wert x = 2,5 berechnet wird:

 from scipy. special import expit

#calculate sigmoid function for x = 2.5
expire(2.5)

0.9241418199787566

Der Wert der Sigmoidfunktion für x = 2,5 beträgt 0,924 .

Wir können dies bestätigen, indem wir den Wert manuell berechnen:

• F(x) = 1 / (1 + e ^-x )
• F(x) = 1 / (1 + e ^-2,5 )
• F(x) = 1 / (1 + 0,082)
• F(x) = 0,924

Beispiel 2: Berechnen Sie die Sigmoidfunktion für mehrere Werte

Der folgende Code zeigt, wie die Sigmoidfunktion für mehrere x-Werte gleichzeitig berechnet wird:

 from scipy. special import expit

#define list of values
values = [-2, -1, 0, 1, 2]

#calculate sigmoid function for each value in list
expire(values)

array([0.11920292, 0.26894142, 0.5, 0.73105858, 0.88079708])

Beispiel 3: Zeichnen der Sigmoidfunktion für einen Wertebereich

Der folgende Code zeigt, wie man mit matplotlib die Werte einer Sigmoidfunktion für einen Wertebereich x darstellt:

 import matplotlib. pyplot as plt
from scipy. special import expit
import numpy as np

#define range of x-values
x = np. linspace (-10, 10, 100)

#calculate sigmoid function for each x-value
y = expire(x)
  
#createplot
plt. plot (x, y)
plt. xlabel (' x ')
plt. ylabel (' F(x) ')

#displayplot
plt. show ()

Beachten Sie, dass das Diagramm die „S“-förmige Kurve zeigt, die für eine Sigmoidfunktion charakteristisch ist.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere gängige Vorgänge in Python ausführen:

So führen Sie eine logistische Regression in Python durch
So zeichnen Sie eine logistische Regressionskurve in Python