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$sigmoïde

Nouveau depuis la version 8.0.1.

L'$sigmoidopérateur d'Amazon DocumentDB applique la fonction sigmoïde logistique,1 / (1 + e^(-x)), à une entrée numérique. La fonction mappe n'importe quel nombre réel à une valeur comprise entre 0 et 1, produisant une S-shaped courbe. Cela est utile lorsque vous devez normaliser des valeurs dans la plage de 0 à 1, par exemple pour convertir des scores bruts en probabilités ou en scores de pertinence.

Paramètres

Exemple (MongoDB Shell)

L'exemple suivant montre comment utiliser l'$sigmoidopérateur pour convertir des valeurs logit en probabilités.

Créez des exemples de documents

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

Exemple de requête

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

Sortie

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

Exemples de code

Pour afficher un exemple de code d'utilisation de l'$sigmoidopérateur, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :

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()