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$ sigmóide - Amazon DocumentDB
Exemplo (MongoDB Shell)Exemplos de código

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$ sigmóide

Novo na versão 8.0.1.

O $sigmoid operador no Amazon DocumentDB aplica a função sigmóide logística,1 / (1 + e^(-x)), a uma entrada numérica. A função mapeia qualquer número real para um valor entre 0 e 1, produzindo uma S-shaped curva. Isso é útil quando você precisa normalizar valores na faixa de 0 a 1, como converter pontuações brutas em probabilidades ou pontuações de relevância.

Parâmetros

  • expression: uma expressão que se resolve em um valor numérico.

Exemplo (MongoDB Shell)

O exemplo a seguir mostra como usar o $sigmoid operador para converter valores logit em probabilidades.

Crie documentos de amostra 

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

Exemplo de consulta 

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

Saída

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

Exemplos de código

Para ver um exemplo de código para usar o $sigmoid operador, escolha a guia do idioma que você deseja 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()