Comment optimiser la structure de vos arbres de décision en divisant précisément les nœuds avec dtreeSplit ?

L'action dtreeSplit du jeu d'actions decisionTree est conçue pour affiner et développer des modèles d'arbres de décision, de forêts ou de gradient boostingMéthode d'apprentissage itérative créant une suite d'arbres de décision. Chaque nouvel arbre corrige les erreurs de prédiction des précédents pour minimiser globalement la fonction de perte.. Elle permet de diviser les nœuds feuilles 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). existant en utilisant soit une recherche automatique basée sur des critères statistiques, soit une définition manuelle. Cette action est essentielle dans un cycle itératif de modélisationProcessus de création de structures mathématiques ou statistiques sur SAS Viya pour prédire des comportements, classifier des données ou identifier des tendances à partir de jeux de données CAS. sur SAS Viya, car elle offre un contrôle granulaire sur la croissance de l'arbre, permettant ainsi d'ajuster la complexité 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). par rapport aux données d'apprentissage contenues dans une caslibEspace de stockage logique dans SAS Viya. Elle définit l’accès aux données (source physique) et leur chargement en mémoire (serveur CAS) pour permettre des analyses distribuées haute performance..