View a markdown version of this page

$sigmoid - Amazon DocumentDB

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

$sigmoid

Baru dari versi 8.0.1.

$sigmoidOperator di Amazon DocumentDB menerapkan fungsi sigmoid logistik,1 / (1 + e^(-x)), ke input numerik. Fungsi memetakan bilangan real apa pun ke nilai antara 0 dan 1, menghasilkan S-shaped kurva. Ini berguna ketika Anda perlu menormalkan nilai ke dalam rentang 0—1, seperti mengubah skor mentah menjadi probabilitas atau skor relevansi.

Parameter

  • expression: Ekspresi yang diselesaikan ke nilai numerik.

Contoh (MongoDB Shell)

Contoh berikut menunjukkan bagaimana menggunakan $sigmoid operator untuk mengubah nilai logit menjadi probabilitas.

Buat dokumen sampel

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

Contoh kueri

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

Keluaran

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

Contoh kode

Untuk melihat contoh kode untuk menggunakan $sigmoid operator, pilih tab untuk bahasa yang ingin Anda gunakan:

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()