[python] SciPy를 사용하여 로지스틱 함수 그리기
로지스틱 함수는 분류 문제에서 활발하게 사용되는 함수 중 하나입니다. 이 함수는 입력값을 0과 1 사이의 확률값으로 변환해주는 역할을 합니다. 이번 포스트에서는 파이썬의 SciPy 라이브러리를 사용하여 로지스틱 함수를 그려보도록 하겠습니다.
SciPy란?
SciPy는 과학적 계산을 위한 파이썬 라이브러리입니다. 다양한 수치 계산, 통계 분석, 최적화 등의 기능을 제공하며, 많은 과학적 연구나 엔지니어링 분야에서 널리 사용됩니다.
로지스틱 함수
로지스틱 함수는 다음과 같은 수식으로 정의됩니다.
f(x) = 1 / (1 + exp(-x))
여기서 exp는 지수 함수를 의미합니다.
SciPy를 사용하여 로지스틱 함수 그리기
먼저, 필요한 라이브러리들을 import 해줍니다.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.special import expit
이후에 x 범위를 정의하고 로지스틱 함수를 계산합니다.
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = expit(x)
마지막으로, 그래프를 그리고 결과를 출력합니다.
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('f(x)')
plt.title('Logistic Function')
plt.grid(True)
plt.show()
위의 코드를 실행하면 x 범위에 해당하는 로지스틱 함수를 그래프로 확인할 수 있습니다.
결과
결론
이번 포스트에서는 파이썬의 SciPy 라이브러리를 사용하여 로지스틱 함수를 그려보았습니다. SciPy를 통해 다양한 수치 계산 및 통계 분석을 할 수 있으며, 여기서는 로지스틱 함수를 예시로 들었습니다. 이러한 함수들은 데이터 분석이나 머신 러닝 등에서 유용하게 활용될 수 있으므로, 공부해두면 좋습니다.