Tabla de contenidos
En resumen
Descripción
Calcula los márgenes predictivos utilizando un modelo de árboles de regresión aditivos bayesianos (BART) ajustado.
| Parámetro | Descripción |
|---|---|
| alpha | Especifica el nivel de significancia a utilizar para la construcción de todos los límites de credibilidad de colas iguales. |
| casOut | Especifica la configuración para una tabla de datos de salida. |
| differences | Especifica las diferencias de los márgenes predictivos. |
| evtMargin | Especifica el margen predictivo del evento por su nombre. |
| label | Etiqueta la diferencia en los márgenes predictivos en las tablas de salida. |
| name | Nombra la diferencia en los márgenes predictivos en las tablas de salida. |
| refMargin | Especifica el margen predictivo de referencia por su nombre. |
| display | Especifica una lista de tablas de resultados para enviar al cliente para su visualización. |
| marginInfo | Solicita una tabla que resuma las variables que definen el margen predictivo y los valores a los que están establecidas. |
| margins | Especifica un margen predictivo. |
| at | Especifica las variables a modificar en un margen predictivo y los valores a los que se establecen. |
| value | Especifica el valor al que se establece una variable en el margen predictivo. Para variables continuas, se especifica un valor numérico. Para variables de clasificación, se especifica el nivel formateado. |
| var | Nombra una variable a modificar en un margen predictivo. |
| model | Especifica un objeto de tabla binaria de un ajuste de modelo anterior. |
| outputTables | Lista los nombres de las tablas de resultados para guardar como tablas CAS en el servidor. |
| seed | Especifica una semilla para iniciar el generador de números pseudoaleatorios. |
| table | Especifica la tabla de datos de entrada. |
Creación de Datos de Ejemplo
Este código de ejemplo primero entrena un modelo BART usando la acción `bartGauss` y guarda el modelo. Luego, utiliza la acción `bartScoreMargin` para calcular los márgenes predictivos basados en el modelo guardado. Se definen dos escenarios ('scen1' y 'scen2') para evaluar el efecto de cambiar el valor de la variable 'x1'.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | LOADACTIONSET 'bart'; |
| 3 | |
| 4 | /* Generar datos de ejemplo */ |
| 5 | DATA mycas.sample; |
| 6 | DO i = 1 to 100; |
| 7 | x1 = rand('UNIFORM'); |
| 8 | x2 = rand('UNIFORM'); |
| 9 | y = 10 * sin(3.14 * x1 * x2) + 20 * (x2 - 0.5)**2 + 10 * x1 + 5 * x2 + rand('NORMAL', 0, 1); |
| 10 | OUTPUT; |
| 11 | END; |
| 12 | RUN; |
| 13 | |
| 14 | /* Entrenar el modelo BART */ |
| 15 | bart.bartGauss RESULT=res / |
| 16 | TABLE={name='sample'}, |
| 17 | inputs={{name='x1'}, {name='x2'}}, |
| 18 | target='y', |
| 19 | saveState={name='bart_model', replace=true}; |
| 20 | RUN; |
| 21 | QUIT; |
Ejemplos
Este ejemplo calcula un único margen predictivo ('scen1') donde la variable 'x1' se fija en 0.5. El resultado se guarda en la tabla 'bart_margins_out'.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | bart.bartScoreMargin / |
| 3 | TABLE={name='sample'}, |
| 4 | model={name='bart_model'}, |
| 5 | margins={{name='scen1', at={{var='x1', value=0.5}}}}, |
| 6 | casOut={name='bart_margins_out', replace=true}; |
| 7 | RUN; |
| 8 | QUIT; |
Una tabla CAS llamada 'bart_margins_out' que contiene el margen predictivo calculado para 'scen1', incluyendo la media, la desviación estándar y los límites de credibilidad.
Este ejemplo calcula dos márgenes predictivos: 'scen1' (x1=0.25) y 'scen2' (x1=0.75). Luego, calcula la diferencia entre estos dos márgenes ('diff1'). También solicita la tabla 'MarginInfo' para ver los detalles de la definición de los márgenes.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | bart.bartScoreMargin / |
| 3 | TABLE={name='sample'}, |
| 4 | model={name='bart_model'}, |
| 5 | margins={{name='scen1', at={{var='x1', value=0.25}}}, {name='scen2', at={{var='x1', value=0.75}}}}, |
| 6 | differences={{name='diff1', evtMargin='scen2', refMargin='scen1'}}, |
| 7 | marginInfo=true, |
| 8 | casOut={name='bart_margins_detailed_out', replace=true}; |
| 9 | RUN; |
| 10 | QUIT; |
Varias tablas de resultados. La tabla principal ('casOut') contiene los resultados para 'scen1', 'scen2' y 'diff1'. Además, se genera una tabla 'MarginInfo' que detalla la configuración de cada margen.
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