Die Aktion fmtLibCntlOut erstellt eine Steuertabelle (Control Table) für eine angegebene Formatbibliothek. Dies ist nützlich, um benutzerdefinierte Formate in einer Tabelle zu speichern oder sie zu übertragen....
Es gibt zwei erforderliche Parameter: "casOut" (spezifiziert die Ausgabetabelle) und "fmtLibName" (der Name der Formatbibliothek, die verarbeitet werden soll)....
Der Parameter "casOut" wird verwendet, um die Ausgabetabelle zu definieren. Er kann Details wie den Tabellennamen ("name"), die Caslib ("caslib"), die Lebensdauer ("lifetime") und ob die Tabelle ersetzt werden soll ("replace"), enthalten....
Man kann den Parameter 'nTree' verwenden, um die Anzahl der Bäume für das Scoring festzulegen. Der Standardwert ist MACINT und der Mindestwert ist 1....
Der Parameter 'vote' akzeptiert die Werte 'MAJORITY' oder 'PROB'. Der Standardwert ist 'MAJORITY'. Dieser Parameter legt die Abstimmungsstrategie für die Klassifizierung fest....
Der Parameter 'encodeName' gibt an, ob die Variablennamen (wie z. B. vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten) in der generierten casout-Tabelle kodiert werden sollen. Bei 'TRUE' werden sie mit dem Präfix 'P_' statt '_DT_P_' benannt. Der Standardwert ist 'FALSE'....
Der Parameter 'code' fordert an, dass die Aktion SAS-Score-Code produziert. Er erlaubt zusätzliche Unterparameter wie 'casOut', um die Ausgabe zu steuern....
Sie können den Parameter 'casOut' verwenden, um die Ausgabetabelle für die Ergebnisse anzugeben. Wenn dieser Parameter nicht gesetzt ist, berechnet die Aktion nur Metriken wie die Fehlklassifizierungsrate oder den mittleren quadratischen Fehler....
Standardmäßig ist der Parameter 'includeMissing' auf TRUE gesetzt, sodass Beobachtungen mit fehlenden Werten einbezogen werden. Wenn Sie diesen Parameter auf FALSE setzen, werden Beobachtungen mit fehlenden Werten in den Modellvariablen beim Scoring ignoriert....
Der Parameter 'vote' akzeptiert 'MAJORITY' oder 'PROB'. 'MAJORITY' verwendet die Mehrheitsentscheidung für die Vorhersage, während 'PROB' die durchschnittliche Wahrscheinlichkeit des Forests nutzt....
Wenn der Parameter 'assess' auf TRUE gesetzt ist, werden der Ergebnistabelle vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten für die Ereignisebenen hinzugefügt, die für die Verwendung mit der assess-Aktion geeignet sind....
Ja, mit dem Parameter 'seed'. Standardmäßig basiert der Zufallszahlenstrom auf der Computeruhr. Wenn Sie einen Wert größer als Null angeben, können Sie eine reproduzierbare Zufallszahlenfolge zwischen den Läufen sicherstellen....
Der Parameter 'impute' gibt an, wie Beobachtungen mit nicht fehlenden Werten für die Zielvariable behandelt werden sollen. Wenn er auf TRUE gesetzt ist, werden die beobachteten Werte als fehlerfrei angenommen und als vorhergesagte Werte verwendet....
Er gibt die Tabelle an, in der das Entscheidungsbaummodell gespeichert werden soll. Wenn dieser Parameter nicht angegeben wird, wird ein zufälliger Name generiert....
Er spezifiziert die Ziel- oder Antwortvariable für das Training. Wenn die Variable numerisch ist, aber nicht im Parameter 'nominal' angegeben wurde und 'nbinstarget' nicht spezifiziert ist, wird ein Regressionsbaum trainiert....
Er spezifiziert, ob die Variablennamen, wie z. B. vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten eines binären oder nominalen Ziels, in der generierten casout-Tabelle kodiert werden sollen. Die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten erhalten das Präfix P_ anstelle von _DT_P_....
Er gibt den Startwert (Seed) für den Zufallszahlengenerator an. Standardmäßig basiert der Zufallszahlenstrom auf der Computeruhr. Negative Werte führen ebenfalls zu Zufallszahlenströmen, die auf der Computeruhr basieren....
Der Parameter "nBins" gibt die Anzahl der Bins an, die für das Binning von funktionalen Kurven verwendet werden sollen. Der Standardwert ist -1, und der Mindestwert beträgt 10....
Verwenden Sie den Parameter "eigenVal", um die Ausgabedatentabelle für die Eigenwertmatrix zu spezifizieren, und den Parameter "eigenVec", um die Ausgabedatentabelle für die Eigenvektormatrix zu speichern....
Der Parameter "saveState" gibt die Ausgabedatentabelle an, in der der Status der Eigenvektormatrix gespeichert wird, um ihn für zukünftiges Scoring zu verwenden....
Verwenden Sie den Parameter "output", um die Ausgabedatentabelle anzugeben, in der die Score-Werte der Trainingsdaten gespeichert werden. Innerhalb dieses Parameters können Sie "casout" für die Tabelle und "npc" für die Anzahl der zu verwendenden Hauptkomponenten (Standard ist 4) definieren....
Der Parameter "rankThreshold" (Alias "threshold") legt den Eigenwert-Schwellenwert fest, der zur Bestimmung des Rangs der Kovarianzmatrix verwendet wird. Der Standardwert beträgt 1E-08....
Die Action fPcaScore wird verwendet, um ein Scoring für die funktionale Hauptkomponentenanalyse (Functional Principal Component Analysis) durchzuführen....
Erforderlich sind der Parameter "model", der den Analytic Store aus dem FPCA-Training angibt, sowie der Parameter "table", der die Einstellungen für die Eingabetabelle festlegt....
Mit "computedVars" können berechnete Variablen definiert werden, die während der Aktion verwendet werden. Es können Format, Länge und Label angegeben werden....
Verwenden Sie den Parameter "includeMissing". Wenn dieser auf TRUE gesetzt ist (was der Standardwert ist), werden fehlende Werte bei der Bestimmung der eindeutigen Werte berücksichtigt....
Der Parameter "groupByLimit" legt die maximale Anzahl von Ebenen in einem Group-By-Satz fest. Dies hilft, die Erstellung übermäßig großer Ergebnismengen bei Group-By-Operationen zu vermeiden....
Wenn der Parameter "raw" auf TRUE gesetzt wird, werden die Rohwerte für die Variablen verwendet. Dies überschreibt den Parameter "rawOrder" und sortiert die Ergebnisse immer nach dem Rohwert....
Wenn "writePartOnTheFly" auf TRUE gesetzt ist, schreibt die Aktion die Daten in die Ausgabetabelle, sobald jede By-Gruppe verarbeitet wurde, anstatt am Ende....
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