Optimisation des sorties de l'action Assess

Par défaut, l'action inclut les calculs ROC () et les calculs de lift (). Si vous souhaitez exclure ces calculs, il suffit de définir les paramètres correspondants sur .

Comment inclure ou exclure les calculs ROC et Lift des résultats? - assess

Par défaut, l'action inclut les calculs ROCLa courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) mesure la performance d'un modèle de classification en traçant le taux de vrais positifs face au taux de faux positifs pour chaque seuil. (includeRoc = TRUE) et les calculs de lift (includeLift = TRUE). Si vous souhaitez exclure ces calculs, il suffit de définir les paramètres correspondants sur FALSE.

Schéma : Comment inclure ou exclure les calculs ROC et Lift des résultats?

Exemples pour l'action assess

Évaluation d'un modèle binaire simple

Évaluation basique d'un modèle de classification binaire pour générer les courbes Lift et ROC standard.

Évaluation avancée avec centiles et pas ROC ajusté

Une évaluation plus granulaire pour les puristes, en utilisant 100 centiles (au lieu de 20 bins par défaut) et un pas plus fin pour lisser la courbe ROC.

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Conseil de l'Expert

Lors de processus de Model Monitoring automatisés ou de validations croisées (Cross-Validation) sur des centaines de partitions, désactivez systématiquement le includeLift si vous n'avez besoin que de l'AUC pour comparer vos modèles. Cela réduit drastiquement la taille des objets de résultats retournés en mémoire et accélère le temps de réponse global du contrôleur CAS.

Anatomie technique des indicateurs ROC et Lift

Génération de la courbe ROC : Le paramètre includeRoc calcule les vrais positifs (TPR) et faux positifs (FPR) sur l'ensemble des seuils de probabilité, produisant la table de sortie pour le calcul de l'AUC (Area Under the Curve).
Impact sur le réseau : Sur des modèles avec des millions de lignes, désactiver les calculs non essentiels limite le transfert de données entre les nœuds de calcul et la session cliente (SAS Studio ou interface Python/R).

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