Comment extraire les probabilites predictives et preparer le modele pour le scoring en production ?

Pour déployer vos résultats ou analyser les prédictions au niveau de l'observation, vous devez utiliser le paramètre output. En définissant une table de destination avec casOut, vous pouvez demander au serveur CASMoteur analytique "in-memory" de SAS Viya. Il traite les données en parallèle (MPP) sur plusieurs nœuds pour offrir une puissance de calcul massive et une exécution ultra-rapide des actions. de calculer de nombreuses statistiques prédictives. Par exemple, pred génère l'espérance de la variable cible, et prob calcule la probabilité exacte d'observer la valeur actuelle. Dans le cas d'un modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). à inflation de zéros, l'argument probzero vous fournira la probabilité qu'un zéro provienne du processus d'inflation. Enfin, pour conserver le modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). estimé afin de l'appliquer ultérieurement sur de nouvelles données, utilisez le paramètre store qui sauvegardera une représentation binaire du modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). dans le plan de données.