/******************************************************************************
 * Programme : FOREST Procedure (Random Forests)
 * Reference : FORESTC6E3
 * Source    : https://www.wearecas.eu/de/sampleCode/FORESTC6E3
 ******************************************************************************/

/* --- BLOC 1 --- */
/* Création d'une session CAS et d'une caslib */
CAS;
LIBNAME mycas CAS;

/* Données d'exemple pour la classification binaire */
DATA mycas.CreditData;
    INPUT Age ScoreCredit Revenu StatutClient $;
    DATALINES;
25 700 50000 Bon
30 650 40000 Mauvais
35 720 60000 Bon
40 600 30000 Mauvais
45 750 70000 Bon
50 680 45000 Mauvais
60 710 55000 Bon
28 670 38000 Mauvais
33 730 62000 Bon
55 690 48000 Bon
;
RUN;

/* Exécution de la procédure FOREST pour la classification */
PROC FOREST data=mycas.CreditData;
    input Age ScoreCredit Revenu;
    target StatutClient / level=nominal;
RUN;

/* Nettoyage de la session CAS si nécessaire */
CAS_TERMINATE;

/* --- BLOC 2 --- */
/* Création d'une session CAS et d'une caslib */
CAS;
LIBNAME mycas CAS;

/* Données d'exemple étendues pour la régression avec une variable catégorielle */
DATA mycas.SalesData;
    INPUT Publicite Internet Vendeurs Region $ Ventes;
    DATALINES;
10 5 2 Est 100
12 6 3 Ouest 120
8 4 2 Nord 90
15 7 4 Sud 150
11 5 3 Est 110
13 6 4 Ouest 130
9 4 2 Nord 95
16 8 5 Sud 160
10 5 3 Est 105
14 7 4 Ouest 140
;
RUN;

/* Exécution de la procédure FOREST avec partition et importance des variables */
PROC FOREST data=mycas.SalesData seed=12345;
    input Publicite Internet Vendeurs Region / level=interval Publicite Internet Vendeurs Region level=nominal Region;
    target Ventes / level=interval;
    partition fraction(0.7 train = training 0.3 test = testing);
    varimportance;
    ods output VariableImportance=mycas.VarImp;
    save state out=mycas.ForestModel / onestore;
RUN;

/* Affichage de l'importance des variables */
PROC PRINT data=mycas.VarImp;
RUN;

/* Nettoyage de la session CAS si nécessaire */
CAS_TERMINATE;

/* --- BLOC 3 --- */
/* Création d'une session CAS et d'une caslib */
CAS;
LIBNAME mycas CAS;

/* Données d'exemple pour la régression avec plus de complexité */
DATA mycas.HousingPrices;
    INPUT Surface Chambres NbSallesBains AgeMaison Garage NbEtages PrixMaison;
    DATALINES;
1500 3 2 10 1 2 250000
1200 2 1 20 0 1 180000
2000 4 3 5 2 3 350000
1000 2 1 30 0 1 150000
1800 3 2 15 1 2 290000
1300 3 1 25 1 1 200000
2200 4 3 8 2 3 380000
900 2 1 40 0 1 130000
1700 3 2 12 1 2 270000
1600 3 2 18 1 2 260000
;
RUN;

/* Exécution de la procédure FOREST avec tuning d'hyperparamètres et sortie détaillée */
PROC FOREST data=mycas.HousingPrices ntrees=100 maxdepth=10 nsubsets=5 seed=54321;
    input Surface Chambres NbSallesBains AgeMaison Garage NbEtages;
    target PrixMaison / level=interval;
    baggingfraction=0.7;
    proctime;
    performance nthreads=4;
    ods output FitStatistics=mycas.FitStats;
    save rforest out=mycas.ForestModel_Adv;
RUN;

/* Création de nouvelles données pour la prédiction */
DATA mycas.NewHouses;
    INPUT Surface Chambres NbSallesBains AgeMaison Garage NbEtages;
    DATALINES;
1400 3 2 12 1 2
1900 4 2 7 2 3
;
RUN;

/* Application du modèle pour faire des prédictions */
PROC ASTORE; 
    score data=mycas.NewHouses 
          out=mycas.NewHouses_Scored 
          rstore=mycas.ForestModel_Adv;
    run;

PROC PRINT data=mycas.NewHouses_Scored;
RUN;

/* Nettoyage de la session CAS si nécessaire */
CAS_TERMINATE;

/* --- BLOC 4 --- */
/* Établissement d'une session CAS */
CAS;
LIBNAME mycas CAS;

/* Chargement d'un jeu de données SASHELP dans CAS pour simuler un grand jeu de données */
/* (Assurez-vous que le jeu de données SASHELP.CLASS est disponible et a une taille raisonnable) */
PROC CASUTIL;
    LOAD DATA=SASHELP.CLASS OUTCASLIB=mycas OUTCAS=ClassData REPLACE;
RUN;

/* Préparation des données: ajout d'une variable cible binaire pour la classification */
/* Exemple: 'TooOld' si Age > 14 */
DATA mycas.ClassDataPrepared;
    SET mycas.ClassData;
    IF Age > 14 THEN TooOld = 1;
    ELSE TooOld = 0;
RUN;

/* Exécution de la procédure FOREST sur la table CAS */
PROC FOREST data=mycas.ClassDataPrepared ntrees=200 maxdepth=15 seed=67890;
    input Age Height Weight;
    target TooOld / level=binary;
    ods output FitStatistics=mycas.ForestFitStats
                 IterationHistory=mycas.ForestIterHist;
    save rforest out=mycas.BinaryForestModel;
RUN;

/* Vérification des statistiques d'ajustement */
PROC PRINT data=mycas.ForestFitStats;
RUN;

/* Chargement de nouvelles données pour le scoring */
DATA mycas.NewStudents;
    INPUT Name $ Age Height Weight;
    DATALINES;
John 15 65 120
Jane 12 58 90
Mike 17 70 150
Sarah 13 60 100
;
RUN;

/* Scoring des nouvelles données avec le modèle entraîné */
PROC ASTORE; 
    score data=mycas.NewStudents 
          out=mycas.NewStudents_Scored 
          rstore=mycas.BinaryForestModel;
RUN;

PROC PRINT data=mycas.NewStudents_Scored;
RUN;

/* Nettoyage de la session CAS */
CAS_TERMINATE;