Pour réutiliser 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)., vous devez utiliser le paramètre obligatoire restore. Ce paramètre pointe vers une table CAS contenant le 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). sauvegardé précédemment (généralement via l'action genmod). Dans votre programmation, vous spécifiez le nom de cette table dans le sous-paramètre name. L'action chargera alors l'état binaire 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)., incluant les coefficients et les paramètres de distribution, pour l'appliquer à la table définie dans le paramètre table.
Comment restaurer un modèle sauvegardé pour effectuer de nouvelles prédictions ?
Restauration d'états analytiques via CASL
Exemples pour l'action genmodScore
Scoring basique
Application du modèle aux individus de plus de 50 ans avec récupération des prédictions standards.
Scoring complet avec diagnostics d'influence
Calcul de toutes les mesures de résidus et d'influence pour un audit approfondi du modèle.
Conseil de l'Expert
Ne confondez pas la table de modèle (paramètre restore) avec un simple export de statistiques. La table restaurée est une image binaire de l'état de l'algorithme. Pour garantir des performances optimales en production, assurez-vous que cette table est promue en mémoire (Global Scope) afin d'éviter les rechargements inutiles lors d'appels massifs à l'action scoring.
Architecture et pré-requis technique
- Gestion de la Mémoire : L'utilisation de caslib et name dans le sous-paramètre restore permet de charger des modèles résidant sur différentes sources de données (S3, ADLS, DNFS).
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