/******************************************************************************
 * Programme : Courbe ROC, Lift et Fit Statistics : Le guide ultime de l'évaluation de modèles sous SAS
 * Reference : EVALUAF633
 * Source    : https://www.wearecas.eu/es/sampleCode/EVALUAF633
 ******************************************************************************/

/* --- BLOC 1 --- */
/* Configuration CAS */
cas;
caslib _all_ assign;

/* Préparation des données: Création d'un jeu de données de score synthétiques */
data work.score_data;
   length good_bad $4;
   input _PartInd_ good_bad $ p_good p_bad;
   datalines;
0 good 0.6675 0.3325
0 good 0.5189 0.4811
0 good 0.6852 0.3148
0 bad  0.0615 0.9385
0 bad  0.3053 0.6947
0 bad  0.6684 0.3316
0 good 0.6422 0.3578
0 good 0.6752 0.3248
0 good 0.5396 0.4604
0 good 0.4983 0.5017
0 bad  0.1916 0.8084
0 good 0.5722 0.4278
0 good 0.7099 0.2901
0 good 0.4642 0.5358
0 good 0.4863 0.5137
1 bad  0.4942 0.5058
1 bad  0.4863 0.5137
1 bad  0.4942 0.5058
1 good 0.6118 0.3882
1 good 0.5375 0.4625
1 good 0.8132 0.1868
1 good 0.6914 0.3086
1 good 0.5700 0.4300
1 good 0.8189 0.1811
1 good 0.2614 0.7386
1 good 0.1910 0.8090
1 good 0.5129 0.4871
1 good 0.8417 0.1583
1 good 0.5500 0.4500
;
run;

/* Charger les données dans la session CAS */
proc casutil incaslib="WORK" outcaslib="CASUSER" outkeep=(_ALL_) replace;
    load data=score_data outcasfmt;
run;

/* Exemple 1 : Utilisation Basique de PROC ASSESS */
proc assess data=casuser.score_data;
   var p_good;
   target good_bad;
run;

/* --- BLOC 2 --- */
/* Configuration CAS (si non déjà configurée) */
cas;
caslib _all_ assign;

/* Préparation des données: Création d'un jeu de données de score synthétiques */
data work.score_data;
   length good_bad $4;
   input _PartInd_ good_bad $ p_good p_bad;
   datalines;
0 good 0.6675 0.3325
0 good 0.5189 0.4811
0 good 0.6852 0.3148
0 bad  0.0615 0.9385
0 bad  0.3053 0.6947
0 bad  0.6684 0.3316
0 good 0.6422 0.3578
0 good 0.6752 0.3248
0 good 0.5396 0.4604
0 good 0.4983 0.5017
0 bad  0.1916 0.8084
0 good 0.5722 0.4278
0 good 0.7099 0.2901
0 good 0.4642 0.5358
0 good 0.4863 0.5137
1 bad  0.4942 0.5058
1 bad  0.4863 0.5137
1 bad  0.4942 0.5058
1 good 0.6118 0.3882
1 good 0.5375 0.4625
1 good 0.8132 0.1868
1 good 0.6914 0.3086
1 good 0.5700 0.4300
1 good 0.8189 0.1811
1 good 0.2614 0.7386
1 good 0.1910 0.8090
1 good 0.5129 0.4871
1 good 0.8417 0.1583
1 good 0.5500 0.4500
;
run;

/* Charger les données dans la session CAS */
proc casutil incaslib="WORK" outcaslib="CASUSER" outkeep=(_ALL_) replace;
    load data=score_data outcasfmt;
run;

/* Exemple 2 : Utilisation de PROC ASSESS avec options courantes */
proc assess data=casuser.score_data ncuts=5 nbins=5;
   var p_good;
   target good_bad / event="good" level=nominal;
   fitstat pvar=p_bad / pevent="bad";
run;

/* --- BLOC 3 --- */
/* Configuration CAS (si non déjà configurée) */
cas;
caslib _all_ assign;

/* Préparation des données: Création d'un jeu de données de score synthétiques */
data work.score_data;
   length good_bad $4;
   input _PartInd_ good_bad $ p_good p_bad;
   datalines;
0 good 0.6675 0.3325
0 good 0.5189 0.4811
0 good 0.6852 0.3148
0 bad  0.0615 0.9385
0 bad  0.3053 0.6947
0 bad  0.6684 0.3316
0 good 0.6422 0.3578
0 good 0.6752 0.3248
0 good 0.5396 0.4604
0 good 0.4983 0.5017
0 bad  0.1916 0.8084
0 good 0.5722 0.4278
0 good 0.7099 0.2901
0 good 0.4642 0.5358
0 good 0.4863 0.5137
1 bad  0.4942 0.5058
1 bad  0.4863 0.5137
1 bad  0.4942 0.5058
1 good 0.6118 0.3882
1 good 0.5375 0.4625
1 good 0.8132 0.1868
1 good 0.6914 0.3086
1 good 0.5700 0.4300
1 good 0.8189 0.1811
1 good 0.2614 0.7386
1 good 0.1910 0.8090
1 good 0.5129 0.4871
1 good 0.8417 0.1583
1 good 0.5500 0.4500
;
run;

/* Charger les données dans la session CAS */
proc casutil incaslib="WORK" outcaslib="CASUSER" outkeep=(_ALL_) replace;
    load data=score_data outcasfmt;
run;

/* Création d'un format personnalisé pour la variable _PartInd_ */
proc format;
    value $partfmt '0' = 'Partition A'
                   '1' = 'Partition B';
run;

data casuser.score_data_fmt;
    set casuser.score_data;
    format _PartInd_ $partfmt.;
run;

/* Exemple 3 : Cas Avancé de PROC ASSESS */
proc assess data=casuser.score_data_fmt nbins=10;
   var p_good;
   target good_bad / event="good" level=nominal;
   fitstat pvar=p_bad / pevent="bad";
   roc / cutoff=0.1 to 0.9 by 0.1 plots; /* Spécifie des seuils de coupure personnalisés et demande les tracés ROC */
   by _PartInd_;
run;

/* --- BLOC 4 --- */
/* Configuration CAS (si non déjà configurée) */
cas;
caslib _all_ assign;

/* Exemple 4 : Intégration Viya / Grand volume de données */

/* Création d'un grand jeu de données synthétique directement dans CAS */
data casuser.large_score_data;
    do _PartInd_ = 0 to 1;
        do i = 1 to 10000; /* Créer 20,000 observations */
            good_bad = ifc(ranuni(0) > 0.7, 'bad', 'good');
            p_good = ranuni(0); /* Probabilité de 'good' */
            p_bad = 1 - p_good; /* Probabilité de 'bad' */
            output;
        end;
    end;
    drop i;
run;

proc assess data=casuser.large_score_data nbins=20;
   var p_good;
   target good_bad / event="good" level=nominal;
   fitstat pvar=p_bad / pevent="bad";
   roc / adjustfor=good_bad(event="good") plots; /* ajuster pour la distribution de la cible */
   by _PartInd_;
run;

/* Nettoyage du dataset temporaire CAS */
proc cas;
    droptable "large_score_data" caslib="CASUSER";
run;