La soumission de cette action requiert de définir avec précision le dictionnaire d'entrée, la table cible et les spécificités 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 est crucial d'optimiser le paramètre fixedCharLength pour éviter de tronquer les variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. de sortie si vos chaînes de caractères textuelles dépassent la valeur par défaut de 1024 octets. Voici un exemple complet et structuré de l'appel de cette procédure :
proc cas; textRuleDevelop.exportTextModel / table={name="sentiment_model_input"} casOut={name="sentiment_astore_output", replace=true} build={modelType="SENTIMENT", outputTableMode="DATAGRID"} fixedCharLength=2048 language="FRENCH" text="corps_du_message"; run; quit;Cette approche centralise la création du format 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. tout en adaptant l'espace mémoireGemini said
Espace de stockage temporaire (RAM) utilisé par le moteur CAS pour charger et traiter les données à haute vitesse, minimisant les accès disque pour optimiser les performances de SAS Viya. alloué aux chaînes de caractères complexes pour la langue française.