L'activation du paramètre autoRelevanceDetermination (ou ard) transforme votre 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). en un outil de sélection de variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. intelligent. Dans un contexte métier où vous disposez de centaines d'indicateurs, l'ARD ajuste automatiquement les échelles de longueur pour chaque variable d'entrée. Si une variable a peu d'influence sur la cible, l'algorithme augmente son échelle de longueur, annulant ainsi son effet. Cela permet aux analystes d'identifier les véritables leviers de performance sans nécessiter une phase complexe et manuelle de nettoyage des variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage..
Quel est l'avantage business d'activer l'ARD (Automatic Relevance Determination) dans vos modèles ?
Exemples pour l'action gpReg
Entraînement basique d'un modèle de régression par processus gaussien
Un exemple minimaliste pour entraîner un modèle sur nos données générées en utilisant le noyau RBF par défaut. Simple et efficace.
Régression GP avec ARD, sauvegarde du modèle et optimisation avancée
Ici, on sort l'artillerie lourde. On utilise la détermination automatique de pertinence (ARD), on modifie le noyau, on fixe le nombre de points d'induction, et on sauvegarde l'état du modèle analytique pour le réutiliser plus tard. Le tout en une seule ligne compacte pour tester vos réflexes visuels.
Cette réponse vous a-t-elle aidé ?
À lire aussi...
Comment déployer un modèle gpReg en production au sein d'une architecture microservices ?
Comment gpReg parvient-elle à traiter des millions de lignes sans saturer la mémoire de CAS ?
Quels sont les solveurs disponibles pour optimiser l'apprentissage et quand les utiliser ?
Comment maximiser la précision du modèle en choisissant le bon noyau (Kernel) ?
Pourquoi l'action gpReg est-elle la solution ultime pour les prédictions avec estimation d'incertitude ?