Quelle est l'architecture exacte des tables en mémoire requise pour exécuter un élagage réseau ?

Le pipelineChaîne de flux de données automatisée intégrant prétraitement, sélection de variables et modèles supervisés pour comparer leurs performances et déployer le meilleur candidat dans SAS Viya. de données de l'action exige une gestion stricte des tables. En entrée, trois artefacts sont obligatoires : 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). source ciblé via modelTable, ses poids d'initialisation via initWeights, et les données de calibrationAjustement des paramètres d’un modèle pour aligner les probabilités prédites sur les fréquences observées, garantissant que le score reflète la probabilité réelle de l'événement dans les données. ou d'entraînement définies dans le bloc table. En sortie, l'opération génère deux nouveaux artefacts : la nouvelle architecture du réseau élagué spécifiée dans la table modelOut et la table contenant les nouveaux poids ajustés générée via modelWeights. Ces éléments peuvent ensuite être promus dans l'espace global.