L'action gbtreeScore est le moteur d'exécution de SAS Viya permettant d'appliquer un 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). de Gradient BoostingMéthode d'apprentissage itérative créant une suite d'arbres de décision. Chaque nouvel arbre corrige les erreurs de prédiction des précédents pour minimiser globalement la fonction de perte. Tree (préalablement entraîné) à de nouvelles données. Dans un contexte business, cela permet de passer de la phase d'expérimentation data science à la production en générant des prédictions à haute performance sur des millions de lignes au sein de l'environnement CAS (Cloud Analytic ServicesMoteur d'exécution in-memory de SAS Viya. Il assure le traitement massivement parallèle (MPP) et distribué des données pour optimiser les performances analytiques et le passage à l'échelle.).
Cette action ne se contente pas de prédire ; elle permet également de calculer des métriques de performance essentielles comme le taux de mauvaise classification pour les modèles de classification ou l'erreur quadratique moyenne pour les modèles de régression.