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

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

Baru dari versi 8.0.1.

`$sigmoid`Operator 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)
<a name="sigmoid-examples"></a>

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

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()
```

------