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

Nuovo dalla versione 8.0.1.

L'`$sigmoid`operatore in Amazon DocumentDB applica la funzione sigmoide logistica a un input numerico`1 / (1 + e^(-x))`. La funzione mappa qualsiasi numero reale su un valore compreso tra 0 e 1, producendo una curva. S-shaped Ciò è utile quando è necessario normalizzare i valori nell'intervallo 0-1, ad esempio convertire i punteggi grezzi in punteggi di probabilità o di pertinenza.

**Parametri**
+ `expression`: Un'espressione che si risolve in un valore numerico.

## Esempio (MongoDB Shell)
<a name="sigmoid-examples"></a>

L'esempio seguente mostra come utilizzare l'`$sigmoid`operatore per convertire i valori logit in probabilità.

**Crea documenti di esempio **

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

**Esempio di interrogazione **

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

**Output**

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

## Esempi di codice
<a name="sigmoid-code"></a>

Per visualizzare un esempio di codice per l'utilizzo `$sigmoid` dell'operatore, scegli la scheda corrispondente alla lingua che desideri utilizzare:

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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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