Contexto empresarial
Una fábrica puntúa piezas recién fabricadas para predecir defectos basándose en lecturas de sensores. El flujo de datos de los sensores es a veces poco fiable, resultando en valores faltantes. El test debe verificar que `bartScore` puede manejar estos datos incompletos, ya que los modelos BART son robustos a predictores faltantes.
Sobre el conjunto : bart
Modelos de árboles de regresión aditiva bayesiana.
Descubrir todas las acciones de bart Preparación de datos
Crea una tabla de piezas (`piezas_sensores`) donde algunas lecturas de sensores (`sensor_a`, `sensor_b`) se establecen intencionadamente como faltantes (`.`) para simular datos del mundo real.
¡Copiado!
| 1 | DATA mycas.piezas_sensores; |
| 2 | call streaminit(111); |
| 3 | DO ID_Pieza = 1 to 200; |
| 4 | sensor_a = rand('NORMAL', 10, 1.5); |
| 5 | sensor_b = rand('NORMAL', 25, 3); |
| 6 | temperatura = 80 + rand('UNIFORM') * 10; |
| 7 | IF mod(ID_Pieza, 10) = 0 THEN call missing(sensor_a); |
| 8 | IF mod(ID_Pieza, 25) = 0 THEN call missing(sensor_b); |
| 9 | OUTPUT; |
| 10 | END; |
| 11 | RUN; |
| 12 | |
| 13 | DATA mycas.modelo_calidad_bart; |
| 14 | LENGTH _Value_ $ 200; |
| 15 | _Value_ = 'simulated_quality_model'; |
| 16 | OUTPUT; |
| 17 | RUN; |
Étapes de réalisation
1
Ejecutar `bartScore` sobre el conjunto de datos con valores faltantes. Se solicita el cálculo del residuo para un análisis posterior y se copia el ID de la pieza.
¡Copiado!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | bart.bartScore / |
| 3 | restore={name='modelo_calidad_bart'}, |
| 4 | TABLE={name='piezas_sensores'}, |
| 5 | casOut={name='calidad_piezas_puntuada', replace=true}, |
| 6 | pred='PuntuacionDefecto', |
| 7 | resid='Residuo', |
| 8 | copyVars={'ID_Pieza'}; |
| 9 | RUN; |
| 10 | QUIT; |
2
Filtrar y mostrar los resultados para las piezas que tenían datos faltantes en la entrada, para verificar que se les ha asignado una puntuación válida y no un valor nulo.
¡Copiado!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | TABLE.fetch / |
| 3 | TABLE={name='calidad_piezas_puntuada', caslib='mycas'}, |
| 4 | where="mod(ID_Pieza, 10) = 0 or mod(ID_Pieza, 25) = 0"; |
| 5 | RUN; |
| 6 | QUIT; |
Resultado esperado
La acción `bartScore` se ejecuta sin errores. La tabla de salida `calidad_piezas_puntuada` contiene una `PuntuacionDefecto` válida para todas las piezas, incluidas aquellas con lecturas de sensor faltantes. Esto demuestra la robustez de la acción en condiciones de datos imperfectos, un requisito clave para la implementación en entornos de producción en tiempo real.