Python'da sigmoid fonksiyonu nasıl hesaplanır (örneklerle)

Sigmoid fonksiyonu, çizildiğinde “S” şeklinde bir eğri sergileyen matematiksel bir fonksiyondur.

Sigmoid fonksiyonunun en yaygın örneği, aşağıdaki şekilde hesaplanan lojistik sigmoid fonksiyonudur:

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

Python’da bir sigmoid fonksiyonunu hesaplamanın en kolay yolu, aşağıdaki temel sözdizimini kullanan SciPy kütüphanesindeki expit() fonksiyonunu kullanmaktır:

 from scipy. special import expit

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

Aşağıdaki örnekler bu fonksiyonun pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Örnek 1: bir değer için sigmoid fonksiyonunu hesaplayın

Aşağıdaki kod, x = 2,5 değeri için sigmoid fonksiyonunun nasıl hesaplanacağını gösterir:

 from scipy. special import expit

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

0.9241418199787566

x = 2,5 için sigmoid fonksiyonunun değeri 0,924’tür .

Değeri manuel olarak hesaplayarak bunu doğrulayabiliriz:

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

Örnek 2: Çoklu Değerler İçin Sigmoid Fonksiyonunun Hesaplanması

Aşağıdaki kod, birden fazla x değeri için sigmoid fonksiyonunun aynı anda nasıl hesaplanacağını gösterir:

 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])

Örnek 3: Bir Değer Aralığı İçin Sigmoid Fonksiyonunun Grafiği

Aşağıdaki kod, matplotlib kullanarak bir x değer aralığı için bir sigmoid fonksiyonunun değerlerinin nasıl çizileceğini gösterir:

 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 ()

Grafiğin bir sigmoid fonksiyonun “S” şeklindeki eğri karakteristiğini gösterdiğine dikkat edin.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde Python’da diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Python’da Lojistik Regresyon Nasıl Gerçekleştirilir
Python’da lojistik regresyon eğrisi nasıl çizilir