Comment booster radicalement la performance de vos modèles prédictifs grâce à l ingénierie de caractéristiques automatisée ?

L'action featureMachineAction automatisée de SAS Viya (proc CAS) qui génère, transforme et sélectionne intelligemment les variables les plus prédictives pour améliorer rapidement la qualité des modèles analytiques. du moteur SAS Cloud Analytic ServicesMoteur analytique distribué et en mémoire (in-memory) au cœur de SAS Viya. Il assure le traitement des données et l'exécution des modèles avec une très haute performance. (CAS) agit comme un véritable architecte de données automatisé. Elle ne se contente pas de lire vos tables, elle explore intelligemment le plan de données pour transformer des 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. brutes en indicateurs puissants. En automatisant l'extraction de caractéristiques, elle permet de découvrir des relations non-linéaires complexes que même un expert métier pourrait ignorer, garantissant ainsi une précision accrue pour vos modèles de Machine LearningBranche de l'IA utilisant des algorithmes pour apprendre des modèles à partir de données. Il permet d'automatiser des prédictions ou des décisions sans programmation explicite de chaque règle. sur SAS Viya.

Exemples pour l'action featureMachine

Feature Engineering automatique minimaliste

Une exécution simple pour voir ce que l'action propose par défaut sur notre table.

Feature Engineering agressif avec interactions et sauvegarde du modèle

Ici, on active la détection d'interactions entre variables et on sauvegarde le résultat pour un déploiement futur via un astore.