Quels sont les indicateurs statistiques générés en sortie pour évaluer le risque individuel et auditer le modèle ?

La notation et l'audit 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). sont pilotés par le bloc output. En fournissant une table de destination via le paramètre casOut, le système calcule et stocke des statistiques d'observation détaillées pour chaque ligne de votre table distribuée. Vous pouvez extraire des métriques métier fondamentales telles que la probabilité de survie (survival), le risque cumulé (cumHaz), et le prédicteur linéaire (xBeta). Pour l'audit approfondi, l'action calcule les résidus de martingale, de déviance et les résidus de Schoenfeld (resSch). Ces indicateurs sont essentiels pour vérifier l'hypothèse des risques proportionnels et identifier les observations atypiques influentes dans votre instance Cloud Analytic ServicesMoteur d'exécution in-memory de SAS Viya. Il assure le traitement massivement parallèle (MPP) et distribué des données pour optimiser les performances analytiques et le passage à l'échelle..