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$ sigmoide - Amazon DocumentDB
Ejemplo (MongoDB Shell)Ejemplos de código

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$ sigmoide

Nuevo a partir de la versión 8.0.1.

El $sigmoid operador de Amazon DocumentDB aplica la función sigmoidea logística,1 / (1 + e^(-x)), a una entrada numérica. La función asigna cualquier número real a un valor entre 0 y 1, lo que produce una curva. S-shaped Esto resulta útil cuando necesita normalizar los valores en el rango de 0 a 1, por ejemplo, para convertir las puntuaciones brutas en puntuaciones de probabilidad o relevancia.

Parámetros

  • expression: expresión que se resuelve en un valor numérico.

Ejemplo (MongoDB Shell)

El siguiente ejemplo muestra cómo usar el $sigmoid operador para convertir los valores logit en probabilidades.

Cree documentos de muestra 

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

Ejemplo de consulta 

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

Salida

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

Ejemplos de código

Para ver un ejemplo de código sobre el uso del $sigmoid operador, elige la pestaña del idioma que quieres usar:

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()