genmodScore

Peut-on automatiser la classification des réponses binaires avec cette action ?

Scoring Prédictif et Seuils sur CAS

Absolument. Pour les modèles à réponse binaire ou multinomiale, vous pouvez utiliser le paramètre into pour nommer la variable qui contiendra le niveau de réponse prédit. Pour affiner cette classification, le paramètre intoCutpt permet de définir le seuil de probabilité (par défaut 0.5) à partir duquel une observation est affectée à un événement. Si vous travaillez sur des données qui ont servi à l'entraînement, l'activation de fitData permet d'optimiser les calculs internes de l'action.

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 vous contentez jamais du seuil par défaut de 0.5. En production, utilisez l'action assess au préalable pour identifier le intoCutpt optimal qui maximise votre F1-Score ou minimise vos faux négatifs selon votre cas d'usage métier.
Optimisation Technique de l'Action de Scoring
  • Viya 4 Cloud-Native Execution : En utilisant l'action logistic.score ou regression.score, le calcul est distribué sur tous les nœuds du contrôleur et des workers, assurant une scalabilité horizontale parfaite.
  • Gestion de la Mémoire (fitData) : L'activation du paramètre fitData indique à l'action d'utiliser les métadonnées de l'analyse de fit déjà présentes en mémoire, évitant ainsi un re-balayage inutile des tables massives.

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Action CAS associée

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