Geschäftskontext
Eine Bank hat ein neuronales Netzwerk trainiert, um das Ausfallrisiko von Krediten vorherzusagen. Das Ziel ist, einen portablen SAS DATA-Step-Code zu generieren, der in der nächtlichen Batch-Verarbeitung zur Bewertung neuer Kreditanträge verwendet werden kann, ohne eine direkte Verbindung zum CAS-Server zu benötigen.
Über das Set : neuralNet
Training klassischer künstlicher neuronaler Netze.
Entdecken Sie alle Aktionen von neuralNet Datenaufbereitung
Erstellung einer simulierten Modell-Tabelle, wie sie von `neuralNet.annTrain` erzeugt würde. Diese Tabelle enthält die Struktur und die Gewichte eines einfachen neuronalen Netzwerks.
Kopiert!
| 1 | DATA casuser.kredit_modell (promote=yes); |
| 2 | INFORMAT _state_ $256. _layerType_ $32. _layerAct_ $32.; |
| 3 | LENGTH _state_ $256 _layerType_ $32 _layerAct_ $32; |
| 4 | INPUT _layerId_ _layerType_ $ _neuronId_ _weight_ _bias_ _layerAct_ $ _state_ $; |
| 5 | DATALINES; |
| 6 | 1 INPUT . . . . \"{\"impute\":\"MEAN\"}\" |
| 7 | 2 HIDDEN 1 0.5 0.1 RELU . |
| 8 | 2 HIDDEN 2 -0.2 0.1 RELU . |
| 9 | 3 OUTPUT 1 1.2 -0.5 SOFTMAX . |
| 10 | ; |
| 11 | RUN; |
Étapes de réalisation
1
Ausführung der Aktion `neuralNet.annCode`, um den Scoring-Code zu generieren. Das Modell wird aus der Tabelle `casuser.kredit_modell` geladen.
Kopiert!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | ACTION neuralNet.annCode / |
| 3 | modelTable={name='kredit_modell', caslib='casuser'} |
| 4 | code={casOut={name='kredit_score_code', caslib='casuser', replace=true}} |
| 5 | ; |
| 6 | RUN; |
| 7 | QUIT; |
2
Überprüfung des generierten Codes durch Abrufen des Inhalts der Ausgabetabelle. Wir erwarten einen gültigen DATA-Step-Code.
Kopiert!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | TABLE.fetch / |
| 3 | TABLE={name='kredit_score_code', caslib='casuser'}; |
| 4 | RUN; |
| 5 | QUIT; |
Erwartetes Ergebnis
Die Aktion wird erfolgreich ausgeführt und erstellt eine Tabelle `kredit_score_code` in der `casuser` Caslib. Diese Tabelle enthält eine einzelne Spalte mit dem SAS DATA-Step-Code. Das Protokoll zeigt eine Bestätigung der Tabellenerstellung an, und der abgerufene Code ist syntaktisch korrekt und bereit für die Bereitstellung.