Häufig gestellte Fragen

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Verwenden Sie den `columns`-Parameter, um Spalten zu ändern. Für jede Spalte können Sie ein neues Format, ein neues Label, einen neuen Namen angeben oder die Spalte löschen (`drop=TRUE`)....
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Ja, Sie können mehrere Spalten löschen, indem Sie den `drop`-Parameter verwenden und eine Liste der zu löschenden Spaltennamen angeben....
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Der `label`-Parameter weist der Tabelle ein neues Label zu....
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Der `columnOrder`-Parameter wird verwendet, um die Reihenfolge der Spalten in den Metadaten der Tabelle festzulegen. Geben Sie die Variablennamen in der gewünschten Reihenfolge an....
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Der `lifetime`-Parameter gibt an, wie viele Sekunden eine Tabelle im Speicher verbleibt, nachdem sie zuletzt aufgerufen wurde. Wenn die Tabelle innerhalb dieser Zeit nicht aufgerufen wird, wird sie gelöscht. Der Mindestwert ist 0....
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Die Aktion `analyzeMissingPatterns` führt eine Analyse von Mustern fehlender Werte durch....
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Die erforderlichen Parameter sind `table`, um die Eingabetabelle anzugeben, und `casOut`, um die Ausgabetabelle für die Analyseergebnisse zu definieren....
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Der Parameter `target` gibt die Zielvariable für die Analyse an....
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Wenn der `distinctCountLimit` überschritten wird, können Sie den Parameter `misraGries` auf TRUE setzen. Dadurch wird der Misra-Gries-Frequenzskizzenalgorithmus zur Schätzung der Häufigkeitsverteilung verwendet. Andernfalls wird der Zählvorgang abgebrochen....
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Der Parameter `ecdfTolerance` gibt den Toleranzwert für die empirische kumulative Verteilungsfunktion an, der vom Quantilskizzenalgorithmus verwendet wird....
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Erzeugt DATA-Step-Scoring-Code aus einem künstlichen neuronalen Netzwerkmodell....
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Gibt die Tabelle an, die das künstliche neuronale Netzwerkmodell enthält. Dieses Modell kann verwendet werden, um eine Tabelle zu bewerten oder SAS-Scoring-Code zu generieren....
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Gibt die Knoten an, die in die bewertete Ausgabetabelle aufgenommen werden sollen. Wenn die Auto-Kodierung von Eingangsknoten angefordert wird, ist der Standardwert HIDDEN. Dieser Wert ist besonders nützlich, wenn die Auto-Kodierung zur Reduzierung der Dimension der Eingangsknoten verwendet wird....
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Gibt einen Modell-ID-Variablennamen an, der in den generierten DATA-Step-Scoring-Code aufgenommen wird. Standardmäßig ist dieser Variablenname der Name der Zielvariable mit dem Präfix ANN_....
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Die `annotateImages`-Aktion versieht Bilder in einer Tabelle mit Metadaten, die in derselben Tabelle enthalten sind....
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Die erforderlichen Parameter sind `annotations`, `casOut` und `images`....
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Der `annotations`-Parameter gibt die Anmerkungen an, die von der Aktion ausgeführt werden sollen. Er kann eine Liste von Anmerkungsparametern enthalten, wie z.B. das Zeichnen von Linien, Punkten oder die Verwendung von Segmentierungs- oder Protobuf-Daten....
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Der `casOut`-Parameter gibt die Ausgabetabelle an, die die mit Anmerkungen versehenen Bilder enthalten soll....
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Der `images`-Parameter gibt die Liste der Parameter an, die die Eingabebildtabelle beschreiben, einschließlich der Spalten für Bildbinärdaten, Dimensionen, IDs und Pfade....
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Mögliche Werte für `annotationType` sind "LINES" (Linien), "POINTS" (Punkte), "PROTOBUF" (Verwendung von Protobuf-Daten für Anmerkungen) und "SEGMENTATION" (Segmentierungsmasken)....
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Die Farbe von Linien- oder Punktanmerkungen kann mit den Parametern `r`, `g` und `b` gesteuert werden, die die konstanten Werte für die Rot-, Grün- und Blau-Kanäle angeben....
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Der `decode`-Parameter gibt Parameter für die Bildcodierung an. Wenn sein Unterparameter `value` auf True gesetzt ist, schreibt er dekodierte Bilder und Metadaten in die Ausgabetabelle. Er kann auch verwendet werden, um Bilder in ein anderes Format zu konvertieren....
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Die `annScore`-Aktion bewertet eine Tabelle unter Verwendung eines zuvor trainierten künstlichen neuronalen Netzwerkmodells....
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Der Parameter `modelTable` ist erforderlich. Er gibt die Tabelle an, die das künstliche neuronale Netzwerkmodell enthält, das für das Scoring verwendet werden soll....
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Verwenden Sie den Parameter `table`, um die Eingabetabelle anzugeben, die die zu bewertenden Daten enthält....
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Der `casOut`-Parameter gibt die Ausgabetabelle an, in der die Scoring-Ergebnisse gespeichert werden. Sie können Details wie den Namen der Tabelle und die Caslib festlegen....
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Verwenden Sie den Parameter `copyVars`, um eine Liste der Variablennamen anzugeben, die von der Eingabetabelle in die Ausgabetabelle übertragen werden sollen....
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Wenn `assess` auf True gesetzt ist, werden die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten für die Ereignislevel zur Ergebnistabelle hinzugefügt. Diese Wahrscheinlichkeiten können dann mit der `assess`-Aktion zur Modellbewertung verwendet werden....
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Wenn `assessOneRow` auf True gesetzt ist, werden ebenfalls vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten hinzugefügt, aber alle Ereigniswahrscheinlichkeiten werden in separaten Spalten mit dem Präfix `_NN_P_` ausgegeben, was für bestimmte Bewertungsaufgaben nützlich sein kann....
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Standardmäßig (`includeMissing=TRUE`) werden Beobachtungen mit fehlenden Werten in die Bewertung einbezogen. Wenn Sie `includeMissing` auf False setzen, werden alle Beobachtungen mit fehlenden Werten für die im Modell verwendeten Variablen von der Bewertung ausgeschlossen....
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Der `listNode`-Parameter gibt an, welche Knotenwerte (Eingabe-, verborgene oder Ausgabeknoten) in die Ausgabetabelle aufgenommen werden sollen. Dies ist besonders nützlich bei der Auto-Kodierung, um die dimensionalitätsreduzierten Vektoren als Eingabe für andere Algorithmen zu verwenden. Möglich...
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Die Aktion `annTrain` trainiert ein künstliches neuronales Netzwerk....
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Verwenden Sie den Parameter `arch`, der die Werte "DIRECT" (eine Erweiterung von MLP mit direkten Verbindungen), "GLIM" (verallgemeinertes lineares Modell, Standard) oder "MLP" (mehrschichtiges Perzeptron) annehmen kann....
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Der Parameter `acts` (Alias: `act`) gibt die Aktivierungsfunktion an. Mögliche Werte sind "EXP", "IDENTITY", "LOGISTIC", "RECTIFIER", "SIN", "SOFTPLUS" und "TANH"....
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Verwenden Sie den Parameter `hiddens` (Alias: `hidden`), um die Anzahl der Neuronen für jede versteckte Schicht anzugeben. Zum Beispiel spezifiziert `hiddens={5, 3}` zwei versteckte Schichten mit 5 bzw. 3 Neuronen....
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Der Parameter `errorFunc` gibt die Fehlerfunktion an. Wenn nicht angegeben, wird "ENTROPY" für nominale Variablen und "NORMAL" für Intervallvariablen verwendet. Andere mögliche Werte sind "GAMMA" und "POISSON"....
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Der Parameter `missing` steuert die Behandlung fehlender Werte. "MAX", "MEAN" oder "MIN" ersetzen fehlende Werte durch das Maximum, den Mittelwert bzw. das Minimum der jeweiligen Variable. "NONE" (Standard) ignoriert Beobachtungen mit fehlenden Werten....
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Der Parameter `algorithm` innerhalb von `nloOpts` gibt den Optimierungsalgorithmus an. Verfügbare Optionen sind "ADAM", "HF", "LBFGS" und "SGD"....
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Ja, indem Sie den Parameter `resume` auf TRUE setzen und die Tabelle, die das Modell enthält, mit dem Parameter `modelTable` angeben....
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Geben Sie eine Validierungstabelle mit dem Parameter `validTable` an. Die Optionen für das frühzeitige Beenden können dann innerhalb des `validate`-Parameters in `nloOpts` konfiguriert werden....
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Der Parameter `saveState` gibt eine Tabelle an, in der der Zustand des Modells für zukünftige Modellvorhersagen gespeichert wird....
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Die Aktion `append` hängt eine Tabelle an eine andere an. Die Zieltabelle muss eine In-Memory-Tabelle sein....
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Die erforderlichen Parameter sind `source`, um die Eingabetabelle anzugeben, und `target`, um die Zieltabelle anzugeben, an die die Daten angehängt werden sollen....
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Sie können den Unterparameter `where` innerhalb des `source`-Parameters verwenden, um einen Ausdruck zur Unterteilung der Eingabedaten anzugeben....
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Wenn `singlePass` auf True gesetzt ist, wird keine transiente Tabelle auf dem Server erstellt. Dies kann die Effizienz verbessern, aber die Datenreihenfolge ist bei wiederholten Ausführungen möglicherweise nicht stabil....
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Ja, Sie können Datenquellenoptionen mit dem Unterparameter `dataSourceOptions` (Alias: `options` oder `dataSource`) innerhalb des `source`-Parameters angeben....
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Die Aktion `applyCategory` kategorisiert Text unter Verwendung eines Kategoriemodells (MCO-Datei)....
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Der Parameter `model` gibt eine Eingabe-CAS-Tabelle an, die das Kategorisierungsmodell enthält....
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Der Parameter `casOut` gibt den Namen der Ausgabe-Datentabelle für die Kategorien an....
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Der Parameter `scoringAlgorithm` gibt den zu verwendenden Scoring-Algorithmus an. Die möglichen Werte sind "FREQUENCY" und "WEIGHTED"....
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