Comment le paramètre model garantit-il l'intégrité de vos prédictions de données fonctionnelles ?

Le paramètre model est le pivot central de cette action. Il exige la spécification d'une table CAS contenant un 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. (souvent appelé 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.). Cet objet binaire, généré lors de la phase d'entraînement, encapsule l'intégralité de l'état 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)., y compris les fonctions de base, les moyennes calculées et les vecteurs propres. En utilisant model={name="nom_de_votre_table_astore"}, vous assurez que 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. des nouvelles données utilise exactement les mêmes paramètres de normalisation et de transformation que ceux du jeu de données d'apprentissage, évitant ainsi tout biais de dérive 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). lors de la mise en production.