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Comment gérer les valeurs manquantes pour les variables nominales avec l'action `bnet` ?

Le paramètre `missingNom` contrôle la gestion des valeurs manquantes pour les variables nominales. Les options sont : `IGNORE` pour ignorer les observations avec des valeurs manquantes, `IMPUTE` pour les remplacer par le mode de la variable, et `LEVEL` pour les traiter comme un niveau distinct de la variable.

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Sur : bnet

Comment l'action mbcFit sélectionne-t-elle le meilleur modèle ?

Le meilleur modèle est sélectionné en utilisant le paramètre `criterion`. Les options possibles sont 'AIC', 'AICC', 'BIC', et 'LOGL'. La valeur par défaut est 'BIC' (Critère d'Information Bayésien).

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Sur : mbcFit

Quelles sont les tables d'entrée requises pour cette action ?

Les tables d'entrée requises sont `restore`, qui contient le modèle de régression restauré à partir d'un BLOB (binary large object), et `table`, qui est la table de données d'entrée sur laquelle le test sera effectué.

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Sur : logisticLackfit

Qu'est-ce que l'action `bnet` dans SAS Viya ?

L'action `bnet` du jeu d'actions `bayesianNetClassifier` utilise des modèles de réseau bayésien pour classifier une variable cible. Elle permet d'entraîner un modèle en apprenant la structure du réseau à partir des données.

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Sur : bnet

Que spécifie le paramètre HTTPPORT ?

Spécifie le numéro de port pour l'interface HTTP du serveur.

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Sur : getServOpt