La validation croisée dans SAS Cloud Analytic ServicesMoteur analytique distribué et en mémoire (in-memory) au cœur de SAS Viya. Il assure le traitement des données et l'exécution des modèles avec une très haute performance. prend en charge une large gamme de modèles de Machine LearningBranche de l'IA utilisant des algorithmes pour apprendre des modèles à partir de données. Il permet d'automatiser des prédictions ou des décisions sans programmation explicite de chaque règle. de pointe. Grâce au paramètre modelType, vous pouvez évaluer la stabilité des algorithmes suivants :
- DECISIONTREE pour les arbres de décision classiques.
- FOREST pour les forêts aléatoires.
- GRADBOOST pour les modèles d'arbres boostés par gradient.
- NEURALNET pour les réseaux de neurones profonds.
- SVMAlgorithme d'apprentissage supervisé cherchant l'hyperplan optimal pour séparer les classes en maximisant la marge entre les points de données les plus proches (vecteurs supports). pour les machines à vecteurs de support.
- BNET pour les classificateurs de réseaux bayésiens.
- FACTMAC pour les machines de factorisation.
Il est par ailleurs obligatoire de fournir les options d'entraînement spécifiques au 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). choisi via le paramètre trainOptions.
