Quelles statistiques détaillées peut-on obtenir via le paramètre outStat ?

Le paramètre outStat est essentiel pour l'audit et la validation 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).. Il génère une table de sortie contenant les statistiques descriptives de base (moyennes, écarts-types) mais surtout les résultats mathématiques de la décomposition : les valeurs propres (eigenvaluesValeurs propres mesurant la variance expliquée par chaque composante principale ou facteur. Une valeur supérieure à 1 indique que le facteur capture plus d'information qu'une seule variable.), qui indiquent la part de varianceMesure statistique de la dispersion des données indiquant l'écart carré moyen par rapport à la moyenne. Une variance élevée traduit une grande hétérogénéité des observations autour du centre. expliquée par chaque composante, et les vecteurs propres (eigenvectors), qui définissent les poids de chaque variable d'origine dans les nouvelles composantes. Ces données permettent aux architectes de solutions de justifier le choix du nombre de composantes retenues pour les étapes suivantes du 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.