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# $ sigmoide
<a name="sigmoid"></a>

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)
<a name="sigmoid-examples"></a>

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
<a name="sigmoid-code"></a>

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

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#### [ 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();
```

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#### [ 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()
```

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