Le déploiement est simplifié grâce à deux options majeures de l'action dtreeTrain. Le paramètre saveState génère une table analytic storeFormat binaire (ASTORE) sauvegardant l'état d'un modèle de Machine Learning entraîné dans SAS Viya pour permettre son déploiement et son exécution rapide sur de nouvelles données. (aStoreFichier binaire compact contenant la logique d'un modèle entraîné (analytique de score). Il permet de déployer et d'exécuter des modèles complexes de manière portable et ultra-rapide dans SAS Viya.), un format binaire portable et optimisé pour le scoringProcessus d'application d'un modèle prédictif à de nouvelles données pour calculer une probabilité ou un score, permettant ainsi d'automatiser la prise de décision en temps réel sur SAS Viya. haute performance. Alternativement, le paramètre code permet de générer directement du code DATA stepBloc de programmation SAS itératif utilisé pour lire, transformer et manipuler des données ligne par ligne afin de créer des tables de sortie personnalisées et calculer de nouvelles variables. SAS compatible avec n'importe quel environnement SAS. Ces outils garantissent une transition fluide entre la phase d'expérimentation dans les microservicesLes microservices sont une approche d'architecture logicielle où une application est décomposée en une collection de petits services indépendants, spécialisés et communicant entre eux via des APIs légères. Contrairement aux architectures "monolithiques" anciennes, chaque microservice remplit une fonction unique (ex: gestion du catalogue, authentification, moteur de calcul).
Dans SAS Viya 4, cette architecture est native. Elle permet à la plateforme de s'exécuter sur Kubernetes, offrant une flexibilité totale : chaque composant de SAS peut être mis à jour, redémarré ou mis à l'échelle (scaling) individuellement sans affecter le reste du système. de SAS Viya et la mise en production en temps réel pour le scoringProcessus d'application d'un modèle prédictif à de nouvelles données pour calculer une probabilité ou un score, permettant ainsi d'automatiser la prise de décision en temps réel sur SAS Viya. de flux de données.
Comment déployer instantanément vos modèles d'arbres de décision en production ?
Exemples pour l'action dtreeTrain
Arbre de décision basique sur les fleurs Iris
Entraînement d'un arbre de décision simple pour classifier les espèces d'iris avec les paramètres obligatoires.
Arbre de décision avancé avec élagage et importance des variables
On passe aux choses sérieuses : entraînement d'un arbre avec calcul de l'importance des variables (varImp), contrôle fin de la croissance (maxBranch, leafSize) et sauvegarde du code de scoring via aStore.