Le secret pour évaluer vos modèles instantanément : comment l'option assess change la donne ?

L'un des défis majeurs de l'analytique moderne est la validation continue des modèles. En activant l'option assess ou assessOneRow, l'action gbtreeScore ajoute automatiquement les probabilités prédites pour chaque niveau de la cible dans la table de sortie.

Ces colonnes de probabilités, souvent préfixées par _DT_P_, sont directement exploitables par l'action assess du moteur CAS. Cela permet de générer des rapports de performance (Lift, ROCLa courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) mesure la performance d'un modèle de classification en traçant le taux de vrais positifs face au taux de faux positifs pour chaque seuil., Precision-Recall) sans manipulation de données intermédiaire, accélérant ainsi le cycle de vie 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). ModelOps.

Exemples pour l'action gbtreeScore

Scoring basique

Applique le modèle pour générer des prédictions simples dans une nouvelle table.

Scoring avancé avec évaluation et transfert de variables

Ici, on score en limitant à 50 arbres, on récupère les variables d'origine pour comparaison et on active les probabilités pour l'évaluation.