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$ sigmoid - Amazon DocumentDB
Beispiel (MongoDB Shell)Codebeispiele

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

$ sigmoid

Neu ab Version 8.0.1.

Der $sigmoid Operator in Amazon DocumentDB wendet die logistische Sigmoidfunktion,1 / (1 + e^(-x)), auf eine numerische Eingabe an. Die Funktion ordnet jede reelle Zahl einem Wert zwischen 0 und 1 zu und erzeugt so eine Kurve. S-shaped Dies ist nützlich, wenn Sie Werte im Bereich von 0—1 normalisieren müssen, z. B. um Rohwerte in Wahrscheinlichkeiten oder Relevanzwerte umzuwandeln.

Parameter

  • expression: Ein Ausdruck, der in einen numerischen Wert aufgelöst wird.

Beispiel (MongoDB Shell)

Das folgende Beispiel zeigt, wie der $sigmoid Operator verwendet wird, um Logit-Werte in Wahrscheinlichkeiten umzuwandeln.

Erstellen Sie Beispieldokumente 

db.predictions.insertMany([
  {_id: 1, logit: -2},
  {_id: 2, logit: 0},
  {_id: 3, logit: 2}
]);

Beispiel für eine Abfrage 

db.predictions.aggregate([
  { $project: { probability: { $sigmoid: "$logit" } } }
]);

Ausgabe

[
  {_id: 1, probability: 0.11920292202211755},
  {_id: 2, probability: 0.5},
  {_id: 3, probability: 0.8807970779778823}
]

Codebeispiele

Um ein Codebeispiel für die Verwendung des $sigmoid Operators anzuzeigen, wählen Sie die Registerkarte für die Sprache, die Sie verwenden möchten:

Node.js
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function example() {
  const client = new MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
  try {
    await client.connect();
    const db = client.db('test');
    const collection = db.collection('predictions');
    const result = await collection.aggregate([
      { $project: { probability: { $sigmoid: "$logit" } } }
    ]).toArray();
    console.log(result);
  } finally {
    await client.close();
  }
}
example();
Python
from pymongo import MongoClient

def example():
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
    try:
        db = client['test']
        collection = db['predictions']
        result = list(collection.aggregate([
            {'$project': {'probability': {'$sigmoid': '$logit'}}}
        ]))
        print(result)
    finally:
        client.close()

example()