Führt ein Scoring für die funktionale Hauptkomponentenanalyse durch. Diese Aktion wendet ein trainiertes FPCA-Modell (Analytic Store) auf neue Daten an, um Score-Werte zu berechnen.
| Parameter | Beschreibung |
|---|---|
| display | Gibt eine Liste von Ergebnistabellen an, die zur Anzeige an den Client gesendet werden sollen. |
| id | Gibt die Variable an, die als Datensatzbezeichner verwendet werden soll. |
| inputs | Gibt die Variablen an, die in der Analyse verwendet werden sollen. |
| model | Gibt den Analytic Store aus dem FPCA-Training an. |
| output | Gibt die Ausgabedatentabelle an, in der die Score-Werte der Scoring-Daten gespeichert werden sollen. |
| casout | Unterparameter von output. Gibt die Ausgabescoringtabelle für Scoring-Daten an. |
| npc | Unterparameter von output. Gibt die Anzahl der Hauptkomponenten an, die beim Scoring neuer Daten verwendet werden sollen (Standard: 4). |
| outputTables | Listet die Namen der Ergebnistabellen auf, die als CAS-Tabellen auf dem Server gespeichert werden sollen. |
| table | Gibt die Einstellungen für eine Eingabetabelle an. |
Erstellt eine Beispieltabelle mit Daten, die gescort werden sollen. Hinweis: Es wird davon ausgegangen, dass bereits eine Modell-Tabelle (Astore) existiert.
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| 2 | DATA mycas.testdata; |
| 3 | INPUT id y1-y5; |
| 4 | CARDS; |
| 5 | 1 1.2 2.3 3.1 4.5 5.0 2 1.1 2.1 3.2 4.4 5.1 3 1.3 2.2 3.3 4.6 5.2 ; |
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| 7 | RUN; |
| 8 |
Führt das Scoring auf der Tabelle 'testdata' unter Verwendung eines vorab trainierten Modells 'fpca_model' durch.
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | fpca.fPcaScore / TABLE={name='testdata'}, model={name='fpca_model'}, OUTPUT={casout={name='score_results', replace=TRUE}}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Führt das Scoring durch, verwendet dabei 3 Hauptkomponenten (npc=3) und kopiert die ID-Variable in die Ausgabe.
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | fpca.fPcaScore / TABLE={name='testdata'}, model={name='fpca_model'}, id={'id'}, OUTPUT={casout={name='score_results_detailed', replace=TRUE}, npc=3}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |