Python でシグモイド関数を計算する方法 (例付き)

シグモイド関数は、プロットすると「S」字型の曲線を示す数学関数です。

シグモイド関数の最も一般的な例はロジスティック シグモイド関数で、次のように計算されます。

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

Python でシグモイド関数を計算する最も簡単な方法は、 SciPyライブラリのexpit()関数を使用することです。この関数は、次の基本構文を使用します。

 from scipy. special import expit

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

次の例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。

例 1: 値のシグモイド関数を計算する

次のコードは、値 x = 2.5 のシグモイド関数を計算する方法を示しています。

 from scipy. special import expit

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

0.9241418199787566

x = 2.5 のシグモイド関数の値は0.924です。

これは、値を手動で計算することで確認できます。

• F(x) = 1 / (1 + e ^-x )
• F(x) = 1 / (1 + e ^-2.5 )
• F(x) = 1 / (1 + 0.082)
• F(x) = 0.924

例 2: 複数の値のシグモイド関数を計算する

次のコードは、複数の x 値のシグモイド関数を一度に計算する方法を示しています。

 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])

例 3: 値の範囲に対するシグモイド関数のプロット

次のコードは、 matplotlibを使用して値 x の範囲に対するシグモイド関数の値をプロットする方法を示しています。

 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 ()

プロットはシグモイド関数の「S」字型曲線の特徴を示していることに注意してください。

追加リソース

次のチュートリアルでは、Python で他の一般的な操作を実行する方法について説明します。

Python でロジスティック回帰を実行する方法
Python でロジスティック回帰曲線をプロットする方法